Старший инженер по машинному обучению в Infopulse / Інфопульс

Infopulse, часть TietoEvry Create, приглашает талантливого профессионала присоединиться к нашему проекту в качестве старшего инженера по машинному обучению. Наш клиент — одна из компаний большой четверки, предоставляющих услуги аудита, налогообложения, консалтинга и финансового консультирования.

Эта роль предлагает возможность работать. в различных областях, включая гостиничный/офисный бизнес, социальные сети и финансы (выставление счетов), что способствует созданию эффективных интегрированных решений машинного обучения.

Области ответственности

• Решение бизнес-проблем: выявление и определение бизнес-проблем и преобразование их в задачи машинного обучения или обработки данных, предлагая эффективные решения.
• SDLC Автоматизация: участие в и разработке жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC). автоматизация, внедрение лучших практик CI/CD и MLOps.
• Разработка и оптимизация моделей: проектирование, разработка, обучение, оценка и оптимизация моделей машинного обучения для обеспечения экономической эффективности и результативности.
• Масштабируемость производства. : обеспечить надежность, надежность и масштабируемость решений ML для производственных сред с упором на вывод и интеграцию моделей.
• Проектирование архитектуры: руководить разработкой архитектур решений ML от извлечения данных и предварительной обработки до модели. развертывание
• Управление конвейерами: контроль предоставления, мониторинга и управления конвейерами машинного обучения, тесное сотрудничество с DevOps для обеспечения бесперебойного потока данных и производительности модели.
• Гарантия качества: внедрение процессов контроля качества для решений машинного обучения. , включая проверку данных, тестирование моделей и мониторинг конвейера.

Квалификации

• Экспертиза машинного обучения: прочная основа в алгоритмах машинного обучения и принципах обработки данных.
• Опыт работы с готовым к использованию машинным обучением: продемонстрированный опыт работы в комплексных решениях машинного обучения, особенно в производственной среде.
• Навыки программирования: знание Python, опыт работы с такими библиотеками, как Pandas, SciPy, scikit-learn, Matplotlib и NumPy.
• Навыки анализа данных: глубокие знания методов анализа и предварительной обработки данных с использованием стандартных инструментов и библиотек.

Будет преимуществом

• Знания MLOps: опыт работы с инструментами и платформами MLOps для развертывания моделей и управления жизненным циклом.
• Опыт работы в облаке: знакомство с облачными средами и сервисами (например, AWS, Azure, GCP). связанные с машинным обучением.
• Навыки работы с большими данными: опыт работы с инструментами больших данных, такими как Spark, Hadoop или аналогичные технологии.
• Знание предметной области: опыт работы в гостиничном бизнесе, социальных сетях. сетевые или финансовые приложения машинного обучения.

Личные навыки