Старший інженер з обробки даних/машинного навчання в Capgemini Engineering

Мета роботи. Приєднайтеся до команди експертів між різними організаціями та співпрацюйте, щоб надати надійні та стабільні ІТ-рішення для ринків фінансових цінних паперів. Основні завдання та обов’язки. Наші технічні команди розробляють нові ІТ-рішення та вдосконалюють існуючі програми як для наших внутрішніх, так і для зовнішніх клієнтів. Ми впроваджуємо зміни у виробниче середовище контрольованим і структурованим способом, який не ставить під загрозу стабільність виробництва, і ми забезпечуємо прикладну підтримку виробництва. Ви допоможете створити нові ІТ-рішення та вдосконалити існуючі програми як для наших внутрішніх, так і для зовнішніх клієнтів. Ви сприятимете створенню стратегічних напрямків для ІТ-активів, які обслуговують різні організації Euroclear і корпоративні підрозділи у співпраці з іншими зацікавленими сторонами. Освіта, навички та досвід ПОВИННІ МАТИ: Ви маєте підтверджену історію практичного досвіду в область AI/ML/Advanced Analytics, з особливим акцентом на розгортанні та підтримці моделей і служб AI/ML у виробництві. Ключові слова: розробка додатків AI/ML, тестування, обслуговування, моніторинг, усунення несправностей. Ви знаєте, як забезпечити ефективність моделей ML. відтворювані та інтерпретовані. Ви вже самостійно запакували та розгорнули служби AI/ML у виробництві. Ви знаєте, як відстежувати та підтримувати служби AI/ML після розгортання. Ви добре володієте Python. У вас є 5+ років досвіду роботи з Python, і стандартні бібліотеки AI/ML, такі як pandas, scikit-learn, xgboostNice-to-haves Бібліотеки та фреймворки обробки даних (pydantic, pandera)веб-фреймворки (такі як FastAPI, Flask, ...)фреймворки CLI (Typer, Click, .. .)Загальні інструменти та фреймворки MLOps (MLFlow, Azure ML Studio, ...) Інструменти контролю версій для наборів даних і моделей ML (DVC, Azure ML Dataset, ...) Бібліотеки та рішення для моніторингу (такі як NannyML, Evidently AI, .) ..) Бібліотеки та фреймворки розподіленої обробки (такі як Ray, Dask, PySpark, ...) Бібліотеки для побудови конвеєрів і оркестровки (такі як Metaflow, ZenML, Kedro, Airflow, Dagster, ...) Загальний інструмент розробки Python (pytest , coverage, tox, mypy, black, ruff, uv, pip-compile, ...) Ви можете писати як об’єктно-орієнтований, так і функціональний код і розуміти такі поняття, як (де)з’єднання, когерентність, успадкування, композиція. упевніться, що код, який ви та ваші колеги пишете, ретельно протестований (модуль, інтеграція, наскрізний, стрес/продуктивність). Ви любите перевірку даних і підказки щодо типів і регулярно використовуєте їх. Ви знаєте, як перетворити брудний блокнот Jupyter на фрагмент коду виробничого класу. Хоча ми застосуємо всі можливі превентивні заходи, щоб запобігти цьому. Ви знаєте, як упакувати програму або бібліотеку Python для розповсюдження. Ви досвідчений користувач GIT, здатний співпрацювати з кількома розробниками в кількох репозиторіях , дотримуючись найкращих практик, пов’язаних із розгалуженням, злиттям і переглядом коду. Ви добре розумієте алгоритми машинного навчання та їх застосування в NLP. У вас є досвід роботи принаймні з одним хмарним постачальником, бажано Azure Cloud. У вас є досвід роботи з Unix/ Інструменти командного рядка Linux і сценарії (shell, bash): членство у VIP-клубі, якщо ви хоча б раз запускали `rm -rf` на productiщодо даних.НавичкиВи володієте базовими навичками Data Engineering, що дозволяє вам взаємодіяти з командою Data Engineering, а також аналізувати та вирішувати проблеми з конвеєрами даних, якщо це необхідно: Ви можете впоратися з використанням SQL для вилучення, перетворення та завантаження даних (ETL/ELT). Досвід роботи з даними. екосистема Hadoop (Spark, Kafka, Hive, Impala…) є перевагою. Досвід роботи з дистрибутивом Cloudera є додатковою перевагою. Ви розумієте сучасну структуру MLOps і складності, які вона додає до DevOps. Ви можете визначити прогалини в зрілості MLOps і надати дані для зусиль з модернізації. Нетехнічний Ви володієте сильними усними та письмовими навичками спілкування, а також хорошими навичками спілкування з клієнтами, щоб представляти складні концепції та/або результати варіантів використання різним аудиторіям (від кінцевих користувачів до керівництва підрозділу). У вас є досвід працювати на великих складних підприємствах і стоїчно прийняти це як свою долю. У вас немає алергії на застарілі технології, але ви завжди в пошуку можливостей модернізації. Ви залишаєтеся в курсі нових інструментів, технологій і підходів у домену. Ви добре інтегрований командний гравець. Ви можете оцінити свої короткострокові зусилля з прийнятною точністю та виконати роботу в часові рамки, які ви взяли на себе. Ви успішно плаваєте у водах методів гнучкого управління проектами (scrum дошки, стендапи, демонстрації, огляди). Ви просуваєте MLO та підтримуєте його використання та необхідність у всій організації. Повинен любити наставництво та ділитися знаннями. Повинен любити татові жарти. Університетський ступінь у галузі програмної інженерії АБО Data Science/Machine Learning/Data Інженерія АБО пов’язана кількісна галузь у поєднанні з сильними навичками ІТ. 5+ років досвіду роботи з Python2+ роки досвіду використання практик DevOps/CI/CD.2+ роки досвіду впровадження рішень AI у виробництво. Показати більше Показувати менше Посадовий рівень Старший середній рівень Тип зайнятості Повний робочий день Посадові обов’язки Інженерія та Інформаційні технології Галузі ІТ-послуги та ІТ Консалтинг