Senior Data Scientist (м/ж/д/в) в Infopulse

3 вересня 2024 р

Senior Data Scientist (m/f/d/v)

Київ, Львів, Одеса, Вінниця, Івано-Франківськ, Житомир, Софія (Болгарія), Варна (Болгарія)< /p>

Infopulse, частина TietoEvry Create, запрошує талановитого професіонала приєднатися до нашої зростаючої команди на посаду  Senior Data Scientist .

Сфери відповідальності

Розробка та архітектура рішень

• Розробка та розробка наскрізних рішень для обробки даних, які відповідати бізнес-цілям і технічним вимогам.
• Розробляйте масштабовані та підтримувані робочі цикли обробки даних, включаючи прийом даних, попередню обробку, моделювання та розгортання.
• Забезпечити інтеграцію рішень для науки про дані з існуючими системами та платформами.

Впровадження та розгортання рішень

• Нагляд та участь у впровадженні рішень з обробки даних, зокрема розробка та розгортання моделей машинного навчання.
• Переконайтеся, що рішення є надійними, масштабованими та добре працюють у виробничих середовищах.
• Проводьте перевірку коду та забезпечуйте дотримання стандартів кодування та найкращих практик.

Оптимізація продуктивності та усунення несправностей

• Оптимізація продуктивності рішень для обробки даних, зокрема точність моделі, ефективність обчислення та використання ресурсів . Підвищуйте ефективність, створюючи повторювані та повторно використовувані модулі.
• Усувайте та вирішуйте технічні проблеми, пов’язані з рішеннями для обробки даних.

Технічне керівництво

• Забезпечення технічного керівництва та настанов для фахівців із обробки даних, інженерів з обробки даних та інших зацікавлених сторін.
• Будьте в курсі останніх досягнень у технологіях обробки даних, машинного навчання та штучного інтелекту та застосовуйте їх для покращення дизайну рішень.

Стратегія та управління даними

• Визначте стратегію даних і рамки управління, щоб забезпечити якість, безпеку та відповідність даних.
• Встановіть найкращі методи керування даними, включаючи отримання, зберігання та обробку даних.

Співпраця та комунікація

• Тісно співпрацюйте із зацікавленими сторонами бізнесу, щоб розуміти їхні потреби та перевести їх у технічні вимоги.
• Чітко й лаконічно повідомляйте про складні технічні концепції нетехнічним зацікавленим сторонам.
• Створюйте середовище для співпраці, щоб сприяти обміну знаннями та інноваціям.

Кваліфікація

• 5+ років досвіду в сфері.
• Хороші навички програмування такими мовами, як Python, R або Scala.
• Фреймворки та бібліотеки машинного навчання.
  • Досвід у фреймворках і бібліотеках машинного навчання (наприклад, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Generative AI (GenAI).
  
  • Досвід роботи з генеративними моделями ШІ (наприклад, GPT, BERT, DALL-E) і фреймворками (наприклад, Hugging Face Transformers, OpenAI GPT-3).
  • Знання щодо точного налаштування моделей GenAI для конкретних завдань і галузей.
  • Здатність розробляти та впроваджувати рішення GenAI для різноманітних додатків, таких як генерування тексту, зображення та розмовний штучний інтелект.
  • Знайомство з методами навчання та розгортання моделей GenAI.
  • Досвід використання GenAI для таких завдань, як автоматичне створення вмісту та розширення даних.
• MLOps.
  
  • Володіння практиками MLOps, зокрема розгортання моделі, моніторингу та постійної інтеграції/безперервного розгортання (CI/CD) для моделей машинного навчання.
  • Досвід роботи з інструментами та платформами MLOps (наприклад, MLflow, Kubeflow, TFX).
• Маніпулювання та аналіз даних.
  
  • Вміння працювати з даними й аналізувати їх за допомогою SQL і інструментів обробки даних (наприклад, Apache Spark, Hadoop).
• Хмарні платформи.
  
  • Досвід роботи з хмарними платформами (наприклад, AWS, Azure, Google Cloud) і їхніми службами обробки даних і машинного навчання.
  • Розуміння хмарної інфраструктури та служб для розгортання масштабованого штучного інтелекту.
• Контейнерізація та оркестровка.
  
  • Володіння технологіями контейнеризації (наприклад, Docker) та інструментами оркестровки (наприклад, Kubernetes) для розгортання та керування рішеннями для обробки даних.
• Технології великих даних.
  
  • Досвід роботи з технологіями великих даних (наприклад, Apache Kafka, Apache Flink) для обробки та обробки великих наборів даних.

Буде перевагою

•  Ступінь з науки про дані та/або математики.

Особисті навички

• Принаймні рівень вищого середнього англійської мови.