Представляем пакет без комиссии за найм!
Размещайте вакансии
Нанимайте без комиссий
Старший инженер по машинному обучению @ AVENGA в AVENGA
278 просмотров
AVENGA
В качестве инженера по машинному обучению вы будете сотрудничать с учеными, менеджерами по продуктам и инженерами по данным, чтобы внедрять модели машинного обучения в производство и управлять жизненным циклом алгоритмов искусственного интеллекта в различных областях. Вы будете разрабатывать и внедрять новые подходы к оптимизации существующих систем машинного обучения, чтобы максимизировать их ценность для бизнеса. Работа по 8 часов с так называемым перекрытием с 16:00 до 20:00 по центральноевропейскому времени.
Базовая квалификация
- Не менее семи лет высшего образования или соответствующий опыт работы
Другие необходимые квалификации: < /strong>
- Минимум семь лет высшего образования или соответствующий опыт работы.
- Степень бакалавра в области математики, физики, информатики, инженерного дела, статистики или эквивалентная степень. техническая дисциплина.
- Опыт разработки программного обеспечения с использованием Python и SQL не менее пяти лет.
- Опыт разработки и внедрения систем машинного обучения в производство в облачной среде не менее трех лет.
- Опыт тестирования, сопровождения или запуска программных продуктов не менее двух лет и опыт разработки и архитектуры программного обеспечения не менее одного года.
- Опыт работы с различными реляционными базами данных SQL и NoSQL, большими данными.
Инструменты: Hadoop, Spark, Kafka; среда Linux; и как минимум одно решение поставщика облачных услуг (AWS, GCP, Azure). - Знание конвейеров данных и инструментов управления рабочими процессами.
- Знание стандартной методологии разработки программного обеспечения, например, модульное тестирование, автоматизация тестирования, непрерывная интеграция, обзоры кода, проектная документация.
Другие предпочтительные квалификации:
- Опыт работы с нейронными сетями, глубоким обучением и обучением с подкреплением с использованием таких платформ, как TensorFlow.
- Опыт работы с обработкой естественного языка (NLP), моделями большого языка (LLM) и/или системами рекомендаций.
- Соответствующий опыт работы с Docker и Kubernetes.
В качестве инженера по машинному обучению вы будете сотрудничать с учеными, менеджерами по продуктам и инженерами по данным, чтобы внедрить модели машинного обучения в производство и управлять жизненным циклом алгоритмов искусственного интеллекта на разнообразные домены. Вы будете разрабатывать и внедрять новые подходы к оптимизации существующих систем машинного обучения, чтобы максимизировать их ценность для бизнеса. Работа по 8 часов с так называемым перекрытием с 16:00 до 20:00 по центральноевропейскому времени.
,[Разрабатывать, создавать, поддерживать и улучшать новые и существующие наборы алгоритмов и лежащих в их основе систем. Автоматизировать конвейеры машинного обучения, а также отслеживать и оптимизировать решения машинного обучения. Внедрять комплексные решения для пакетного и реального использования. алгоритмы времени вместе с необходимыми инструментами для мониторинга, ведения журналов, автоматического тестирования, настройки производительности и A/B-тестирования. Используйте свой предпринимательский дух, чтобы определить новые возможности для оптимизации бизнес-процессов, улучшения качества обслуживания потребителей и создания прототипов решений, чтобы продемонстрировать ценность. Тесно сотрудничайте с учеными и аналитиками данных, чтобы создавать и развертывать новые функции продуктов онлайн и в реальном времени.желчные приложения. Установить масштабируемые, эффективные, автоматизированные процессы для анализа данных, разработки моделей, проверки и внедрения. Написать эффективное и хорошо организованное программное обеспечение для доставки продуктов в итеративной среде непрерывного выпуска. Вносить вклад в разработку хорошего программного обеспечения и продвигать его. Наставничество и обучение членов команды внедрению лучших практик в написании и поддержке производственного кода машинного обучения. Активное участие в разработке и повторном использовании лучших практик сообщества. Мониторинг, отладка, отслеживание и решение производственных проблем. Работа. с менеджерами проектов, чтобы гарантировать, что проекты реализуются в срок и в рамках бюджета. Сотрудничайте с техническими менеджерами по продуктам, чтобы обеспечить правильное отслеживание ключевых показателей эффективности алгоритмов и расставить приоритеты в улучшении производительности на основе усилий и результатов. Выполните другие порученные обязанности.] Требования: Python, SQL, машинное обучение, NoSQL, большие данные, Hadoop, Spark, Kafka, Linux, облако, TensorFlow, обработка естественного языка. , языковые модели, Docker, Kubernetes, GCP, Azure, AWSИнструменты: .
Дополнительно: Спортивная подписка, Частное здравоохранение, Плоская структура, Международные проекты, Маленькие команды, ЛюксМЕД, Мультиспорт, Интеграционные мероприятия.
