Starszy inżynier ds. analityki danych/uczenia maszynowego w Capgemini Engineering

Cel pracyDołącz do złożonego z wielu podmiotów zespołu ekspertów i wspólnie pracuj nad dostarczaniem niezawodnych i zrównoważonych rozwiązań IT dla rynków finansowych papierów wartościowych.Główne zadania i obowiązkiNasze zespoły techniczne dostarczają nowe rozwiązania IT i ulepszają istniejące aplikacje zarówno dla naszych klientów wewnętrznych, jak i zewnętrznych. Wdrażamy zmiany do środowiska produkcyjnego w sposób kontrolowany i ustrukturyzowany, który nie zagraża stabilności produkcji oraz zapewniamy aplikacyjne wsparcie produkcyjne. Pomożesz dostarczać nowe rozwiązania IT i ulepszać istniejące aplikacje zarówno dla naszych klientów wewnętrznych, jak i zewnętrznych. Będziesz przyczyniać się do tworzenia strategicznych kierunków dla zasobów IT obsługujących różne podmioty Euroclear i oddziały korporacyjne we współpracy z innymi zainteresowanymi stronami. MUSISZ MIEĆ wykształcenie, umiejętności i doświadczenie: Posiadasz udokumentowane doświadczenie w zakresie praktycznego doświadczenia w obszar AI/ML/Advanced Analytics, ze szczególnym naciskiem na wdrażanie i utrzymanie modeli i usług AI/ML na produkcji.Słowa kluczowe: tworzenie aplikacji AI/ML, testowanie, serwowanie, monitorowanie, rozwiązywanie problemów.Wiesz, jak zapewnić skuteczność modeli ML powtarzalne i możliwe do interpretacji. Masz już samodzielnie spakowane i wdrożone usługi AI/ML na produkcję. Wiesz, jak monitorować i utrzymywać usługi AI/ML po wdrożeniu. Biegle posługujesz się językiem Python. Masz ponad 5-letnie doświadczenie w pracy z Pythonem, oraz standardowe biblioteki AI/ML, takie jak pandas, scikit-learn, xgboostNice-to-haves Biblioteki i frameworki do przetwarzania danych (pydantic, pandera) Frameworki internetowe (takie jak FastAPI, Flask, ...) Frameworki CLI (Typer, Click, .. .) Ogólne narzędzia i struktury MLOps (MLFlow, Azure ML Studio, ...) Narzędzia kontroli wersji dla zestawów danych i modeli ML (DVC, Azure ML Dataset, ...) Biblioteki i rozwiązania do monitorowania (takie jak NannyML, Evidently AI, . ..) Biblioteki i frameworki przetwarzania rozproszonego (takie jak Ray, Dask, PySpark, ...) Biblioteki do tworzenia potoków i orkiestracji (takie jak Metaflow, ZenML, Kedro, Airflow, Dagster, ...) Ogólne narzędzie programistyczne w języku Python (pytest , zasięg, tox, mypy, black, ruff, uv, pip-compile, ...) Potrafisz pisać kod zarówno obiektowy, jak i funkcjonalny oraz rozumieć takie pojęcia, jak (rozłączenie) sprzężenia, spójność, dziedziczenie, kompozycja. upewnij się, że kod, który piszesz Ty i Twoi współpracownicy, został dokładnie przetestowany (jednostka, integracja, kompleksowo, obciążenie/wydajność). Uwielbiasz sprawdzanie poprawności danych i wskazówki dotyczące pisania oraz regularnie z nich korzystasz. Wiesz, jak zamienić niechlujny notatnik jupyter w notatnik fragment kodu klasy produkcyjnej. Chociaż zastosujemy wszystkie możliwe środki zapobiegawcze, aby temu zapobiec. Wiesz, jak spakować aplikację lub bibliotekę Pythona do dystrybucji. Jesteś biegłym użytkownikiem GIT, który potrafi współpracować z wieloma programistami w wielu repozytoriach , stosując najlepsze praktyki związane z rozgałęzianiem, łączeniem i przeglądami kodu. Dobrze rozumiesz algorytmy Machine Learning i ich zastosowania w NLP. Masz doświadczenie w pracy z co najmniej jednym dostawcą chmury, najlepiej Azure Cloud. Masz doświadczenie z Unixem/ Narzędzia wiersza poleceń i skrypty Linuksa (Shell, bash): członkostwo w klubie VIP, jeśli przynajmniej raz uruchomiłeś `rm -rf` na produktachna danych.UmiejętnościPosiadasz podstawowe umiejętności inżynierii danych, umożliwiające interakcję z zespołem inżynierii danych oraz analizowanie i rozwiązywanie problemów z potokami danych, jeśli to konieczne:Potrafisz posługiwać się językiem SQL do wyodrębniania, przekształcania i ładowania danych (ETL/ELT).Doświadczenie z ekosystem Hadoop (Spark, Kafka, Hive, Impala…) będzie dodatkowym atutem. Doświadczenie z dystrybucją Cloudera będzie dodatkowym plusem. Rozumiesz nowoczesny framework MLOps i złożoność, jaką dodaje do DevOps. Potrafisz zidentyfikować luki w dojrzałości MLOps i zapewnić dane wejściowe do działań modernizacyjnych.NietechnicznyPosiadasz silne umiejętności komunikacji werbalnej i pisemnej, a także dobre umiejętności budowania relacji z klientami, aby przedstawiać złożone koncepcje i/lub wyniki przypadku użycia różnym odbiorcom (od użytkowników końcowych po kierownictwo działu).Masz doświadczenie pracy w dużych, złożonych przedsiębiorstwach i ze stoickim spokojem zaakceptowałeś to jako swój los. Nie jesteś uczulony na przestarzałe technologie, ale zawsze szukasz możliwości modernizacji. Jesteś na bieżąco z nowymi narzędziami, technologiami i podejściami w branży domena.Jesteś dobrze zintegrowanym graczem zespołowym.Umiesz oszacować swój krótkoterminowy wysiłek z w miarę dokładnością i wykonać pracę w założonym czasie.Z powodzeniem pływasz po wodach zwinnych technik zarządzania projektami (scrum tablice, stand-upy, demonstracje, recenzje). Promujesz MLO i opowiadasz się za jego wykorzystaniem i koniecznością w całej organizacji. Musisz kochać mentoring i dzielić się wiedzą. Musisz kochać żarty taty. Dyplom uniwersytecki w zakresie inżynierii oprogramowania LUB Data Science/Machine Learning/Data Inżynieria LUB pokrewna dziedzina ilościowa w połączeniu z silnymi umiejętnościami IT.Ponad 5 lat doświadczenia w Pythonie2+ lata doświadczenia w stosowaniu praktyk DevOps/CI/CD.2+ lata doświadczenia we wdrażaniu rozwiązań AI na produkcję. Pokaż więcej Pokaż mniej Посадовий рівень Старший середній рівень Тип зайнятості Повний робочий день Посадові обов’язки Інженерія і Інформаційні технології Галузі ІТ-послуги та ІТ Консалтинг