Inżynier AI ze specjalistyczną wiedzą z zakresu inżynierii danych i uczenia maszynowego w Ragenta, mizhnarodne rekrutingove agentstvo

Inżynier AI (uczenie maszynowe, inżynieria danych)

Amerykańska firma IT poszukuje inżyniera AI ze znajomością uczenia maszynowego i inżynierii danych.

Zadania: opracowywanie modeli ML, budowa potoków danych, czyszczenie i integracja danych.

Wymagania:

• Python (Pandas, NumPy, TensorFlow lub PyTorch), SQL, doświadczenie w procesach ETL. Doświadczenie z AWS/GCP, Airflow, Spark lub Docker będzie dodatkowym atutem.
• bierzemy pod uwagę tylko osoby, które ukończyły zawodowe studia wyższe (statystyka, matematyka, matematyka stosowana, inżynieria oprogramowania, informatyka, informatyka, inżynieria komputerowa, analiza systemów, cyberbezpieczeństwo, systemy informacyjne, automatyka i technologie zintegrowane komputerowo, elektronika, telekomunikacja) Cybernetyka);
• kursy zawodowe, szkoły, samokształcenie mile widziane, ale nie rozważamy bez wyższego wykształcenia zawodowego;
• możliwość poświęcenia 5 dni na pracę;
• język angielski minimum B1, do korespondencji z amerykańskimi kolegami; czas wolny NIE jest wymagany;

Oferujemy:

• pracę zdalnąz dowolnego miasta na Ukrainie;
• 5 dni w tygodniu, średnio 7-8 godzin dziennie; o 9:00 — ustalenie zadania na dany dzień, o 19:00 — podsumowanie wyników; w ciągu dnia grafik jest bezpłatny;
• stawka uzależniona od doświadczenia, nadgodziny są płatne.

Wyślij swoje CV z krótkim listem motywacyjnym i napisz, dlaczego uważasz, że nadajesz się na to stanowisko. W języku angielskim. Dołącz link do portfolio lub GitHuba z przykładami projektów z zakresu uczenia maszynowego / inżynierii danych.

Stanowisko: Inżynier AI ze specjalistyczną wiedzą w zakresie inżynierii danych i uczenia maszynowego

O nas:

Budujemy nowej generacji inteligentne systemy, które wspomagają kluczowe procesy decyzyjne w firmach z różnych branż. Nasza praca łączy zaawansowaną sztuczną inteligencję, inżynierię danych i najnowocześniejsze narzędzia analityki biznesowej, aby tworzyć rozwiązania, które odblokowują wiedzę opartą na danych.

Szukamy inżyniera AI, który jest nie tylko biegły w technikach uczenia maszynowego, ale także solidnie rozumie zasady inżynierii danych. Idealny kandydat będzie miał praktyczne doświadczenie w tworzeniu potoków danych, procesach ETL oraz czyszczeniu i harmonizacji danych. Będziesz odgrywać kluczową rolę w opracowywaniu inteligentnych modeli, które umożliwią naszemu zespołowi podejmowanie strategicznych decyzji opartych na danych.

Co będziesz robić:

Projektowanie i wdrażanie modeli i algorytmów sztucznej inteligencji przy użyciu technik uczenia maszynowego (np. drzew decyzyjnych, sieci neuronowych i modeli nieparametrycznych).

Współpraca z zespołem inżynierów danych przy projektowaniu, budowaniu i utrzymywaniu potoków danych na potrzeby przetwarzania w czasie rzeczywistym i przetwarzania wsadowego.

Rozwój i optymalizacja Procesy ETL umożliwiające integrację i transformację danych z wielu źródeł.

Czyść i harmonizuj dane z różnych źródeł, aby zapewnić dokładność i spójność.

Twórz zautomatyzowane przepływy pracy do czyszczenia danych,inżynieria i wdrażanie modeli.

Współpracuj z zespołami analityki biznesowej, aby tworzyć rozwiązania oparte na danych, które zapewniają decydentom praktyczne spostrzeżenia.

Ciągle oceniaj i ulepszaj wydajność modelu poprzez iteracje w oparciu o opinie i nowe dane.

Kluczowe umiejętności i wymagania:

Uczenie maszynowe: duże doświadczenie z algorytmami uczenia się nadzorowanego i nienadzorowanego (drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, losowe lasy, k-najbliższych sąsiadów itp.).

Inżynieria danych: Solidna znajomość potoków ETL, integracji, transformacji i oczyszczania danych przy użyciu narzędzi takich jak Apache Airflow, dbt, Talend lub podobnych.

Języki programowania: Biegła znajomość języka Python (z bibliotekami takimi jak Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow lub PyTorch).

Struktury danych i Algorytmy: znajomość struktur danych, technik oceny modeli i strategii optymalizacji.

Analiza danych: umiejętność przeprowadzania eksploracyjnej analizy danych (EDA) i wyboru funkcji przy użyciu metod statystycznych.

Business Intelligence: znajomość narzędzi BI, takich jak Power BI, Tableau lub Looker oraz umiejętność przekształcania wyników analiz w znaczące wizualizacje.

Platformy chmurowe: doświadczenie z technologiami chmurowymi, takimi jak AWS, GCP lub Azure do wdrażania modeli i zarządzania potokami danych.

SQL: Silna znajomość relacyjnych baz danych i języka SQL do wykonywania zapytań i manipulowania dużymi zbiorami danych.

Rozwiązywanie problemów i komunikacja: umiejętność analizowania złożonych problemów z danymi, przekazywania koncepcji technicznych interesariuszom nietechnicznym i dobrej pracy w środowisku współpracy.

Miło jest mieć:

Doświadczenie z modelami nieparametrycznymi (np. metodami jądra, k-NN) i modelem selekcji.

Znajomość frameworków Big Data, takich jak Hadoop lub Spark.

Zaznajomienie się z praktykami DevOps przy wdrażaniu modeli (Docker, Kubernetes, CI/CD).

Dlaczego warto do nas dołączyć?

Kultura innowacyjności: Bądź częścią myślącej przyszłościowo firmy, skupiającej się na najnowocześniejszej sztucznej inteligencji i rozwiązaniach opartych na danych.

Możliwości rozwoju: ciągłe uczenie się z dostępem do nowych technologii, szkoleń i zasobów związanych z rozwojem kariery.

Środowisko współpracy: współpracuj z utalentowanymi inżynierami, badaczami danych i analitykami biznesowymi w kulturze zorientowanej na zespół.

Elastyczne ustalenia dotyczące pracy: całkowicie zdalny z rozproszonym zespołem zapewniającym równowagę między życiem zawodowym a prywatnym.

Jak aplikować:

Jeśli pasjonujesz się sztuczną inteligencją i inżynierią danych, czekamy na Twoją wiadomość! Prześlij swoje życiorys wraz z krótkim listem motywacyjnym wyjaśniającym, dlaczego świetnie pasujesz do tego stanowiska. Dołącz wszelkie odpowiednie portfolio lub linki do GitHub prezentujące Twoje projekty związane z uczeniem maszynowym lub inżynierią danych.