Старший инженер по науке о данных/машинному обучению в Capgemini Engineering

Цель работыПрисоединяйтесь к межведомственной команде экспертов и работайте вместе над предоставлением надежных и устойчивых ИТ-решений для рынков финансовых ценных бумаг. Основные задачи и обязанностиНаши технические команды предоставляют новые ИТ-решения и улучшают существующие приложения как для наших внутренних, так и для внешних клиентов. Мы внедряем изменения в производственную среду контролируемым и структурированным способом, который не ставит под угрозу стабильность производства, и обеспечиваем прикладную поддержку производства. Вы поможете предоставлять новые ИТ-решения и улучшать существующие приложения как для наших внутренних, так и для внешних клиентов. Вы будете способствовать созданию стратегических направлений для ИТ-активов, которые обслуживают различные подразделения Euroclear и корпоративные подразделения, в сотрудничестве с другими заинтересованными сторонами. Образование, навыки и опыт ДОЛЖНЫ ИМЕТЬ: У вас есть подтвержденный послужной список практического опыта в область AI/ML/Advanced Analytics, уделяя особое внимание развертыванию и поддержке моделей и сервисов AI/ML в производстве. Ключевые слова: разработка приложений AI/ML, тестирование, обслуживание, мониторинг, устранение неполадок. Вы знаете, как обеспечить работоспособность моделей ML. воспроизводимы и интерпретируемы. Вы уже самостоятельно упаковали и развернули сервисы AI/ML в рабочей среде. Вы знаете, как отслеживать и поддерживать сервисы AI/ML после развертывания. Вы владеете Python. У вас более 5 лет опыта работы с Python, и стандартные библиотеки AI/ML, такие как pandas, scikit-learn, xgboostNice-to-havesБиблиотеки и платформы обработки данных (pydantic, pandera)Веб-платформы (такие как FastAPI, Flask, ...)Среды CLI (Typer, Click, .. .) Общие инструменты и платформы MLOps (MLFlow, Azure ML Studio, ...) Инструменты контроля версий для наборов данных и моделей ML (DVC, набор данных Azure ML, ...) Библиотеки и решения для мониторинга (такие как NannyML, Evidently AI, . ..) Библиотеки и платформы распределенной обработки (такие как Ray, Dask, PySpark, ...) Библиотеки построения конвейеров и оркестровки (такие как Metaflow, ZenML, Kedro, Airflow, Dagster, ...) Общий инструмент разработки Python (pytest) , покрытие, tox, mypy, black, ruff, uv, pip-compile, ...) Вы можете писать как объектно-ориентированный, так и функциональный код, а также понимать такие концепции, как (де)связь, когерентность, наследование, композиция. Вы делаете Убедитесь, что код, который вы и ваши коллеги пишете, тщательно протестирован (единица измерения, интеграция, сквозное тестирование, нагрузка/производительность). Вы любите и регулярно используете проверку данных и подсказки по типу. Вы знаете, как превратить беспорядочный блокнот Jupyter в кусок кода производственного уровня. Хотя мы примем все возможные превентивные меры, чтобы этого не произошло. Вы знаете, как упаковать приложение или библиотеку Python для распространения. Вы опытный пользователь GIT, способный сотрудничать с несколькими разработчиками в нескольких репозиториях. , следуя при этом передовым практикам, связанным с ветвлением, слиянием и проверками кода. Вы хорошо разбираетесь в алгоритмах машинного обучения и их применении в NLP. У вас есть опыт работы как минимум с одним поставщиком облачных услуг, предпочтительно с облаком Azure. У вас есть опыт работы с Unix/ Инструменты командной строки Linux и сценарии (shell, bash): членство в VIP-клубе, если вы хотя бы один раз запустили `rm -rf` в продукте.на данных.НавыкиВы обладаете базовыми навыками разработки данных, что позволяет вам взаимодействовать с командой разработки данных, а также анализировать и устранять неполадки в конвейерах данных, если это необходимо:Вы можете использовать SQL для извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL/ELT).Опыт работы с данными. экосистема Hadoop (Spark, Kafka, Hive, Impala…) является плюсом. Опыт работы с дистрибутивом Cloudera является дополнительным плюсом. Вы понимаете современную структуру MLOps и сложности, которые она добавляет в DevOps. Вы можете выявить пробелы в зрелости MLOps и предоставить свои данные. для усилий по модернизации. Нетехнический. У вас сильные устные и письменные коммуникативные навыки, а также хорошие навыки взаимодействия с клиентами, чтобы представлять сложные концепции и / или результаты варианта использования разным аудиториям (от конечных пользователей до руководства подразделения). У вас есть опыт. работать на крупных и сложных предприятиях и стоически принять это как свою судьбу. У вас нет аллергии на устаревшие технологии, но вы всегда находитесь в поиске возможностей модернизации. Вы всегда в курсе новых инструментов, технологий и подходов в рамках домена. Вы хорошо интегрированный командный игрок. Вы способны с достаточной точностью оценить свои краткосрочные усилия и выполнить работу в установленные сроки. Вы успешно плаваете в водах гибких методов управления проектами (scrum доски, стендапы, демонстрации, обзоры). Вы намерены продвигать MLOps и выступать за его использование и необходимость во всей организации. Должен любить наставничество и делиться знаниями. Должен любить папины шутки. Высшее образование в области разработки программного обеспечения ИЛИ Наука о данных / машинное обучение / данные Инженерное дело ИЛИ смежная количественная область в сочетании с сильными ИТ-навыками. Более 5 лет опыта работы с Python. 2+ года опыта использования практик DevOps/CI/CD. 2+ года опыта внедрения решений искусственного интеллекта в производство. Показать больше Показывай меньше Посадовый ровень Старший середний рівень Тип занятости Повний рабочий день Посадочные обвязки Технологии и информационные технологии Галузи ИТ-послуги и ИТ Консалтинг