Знайомтеся з пакетом без комісії за найм!
Публікуйте вакансії
Наймайте без комісій
Старший інженер з машинного навчання @ AVENGA в AVENGA
281 перегляд
AVENGA
Як інженер машинного навчання ви співпрацюватимете з спеціалістами з обробки даних, менеджерами з продуктів та інженерами з обробки даних, щоб запровадити моделі машинного навчання у виробництво та керувати життєвим циклом алгоритмів штучного інтелекту в різних областях. Ви будете розробляти та впроваджувати нові підходи для оптимізації існуючих систем машинного навчання, щоб максимізувати їх бізнес-цінність. Робота по 8 годин з так званим перекриттям з 16:00 -20:00 CET.
Основні кваліфікації
- Мінімум семирічна післясередня освіта або відповідний досвід роботи
Інші необхідні кваліфікації: < /strong>
- Мінімум семирічна післясередня освіта або відповідний досвід роботи
- Ступінь бакалавра з математики, фізики, інформатики, інженерії, статистики або еквівалент технічна дисципліна.
- Мінімум п'ять років досвіду розробки програмного забезпечення на Python і SQL.
- Мінімум три роки досвіду розробки та впровадження систем машинного навчання у виробництво в хмарному середовищі.
- Мінімум два роки досвіду тестування, обслуговування або запуску програмних продуктів і щонайменше один рік досвіду роботи з проектуванням і архітектурою програмного забезпечення.
- Досвід роботи з різними реляційними базами даних SQL і NoSQL, великими даними.
Інструменти: Hadoop, Spark, Kafka; середовище Linux; і принаймні одне рішення хмарного постачальника (AWS, GCP, Azure). - Знання конвеєра даних і інструментів управління робочим процесом.
- Досвід у стандартній методології розробки програмного забезпечення, наприклад, модульне тестування, автоматизація тестування, безперервна інтеграція, перевірка коду, проектна документація.
Інші бажані кваліфікації:
- Досвід роботи з нейронними мережами, глибоким навчанням і навчанням з підкріпленням за допомогою фреймворків, таких як TensorFlow.
- Досвід роботи з обробкою природної мови (NLP), великими мовними моделями (LLM) та/або системами рекомендацій.
- Відповідний досвід роботи з Docker і Kubernetes.
Як інженер машинного навчання ви співпрацюватимете з науковцями з обробки даних, менеджерами з продуктів та інженерами з обробки даних, щоб запровадити моделі машинного навчання у виробництво та керувати життєвим циклом алгоритмів штучного інтелекту на різноманітні домени. Ви будете розробляти та впроваджувати нові підходи для оптимізації існуючих систем машинного навчання, щоб максимізувати їх бізнес-цінність. Робота по 8 годин з так званим перекриттям з 16:00 -20:00 CET.
,[Архітектор, створення, підтримка та вдосконалення нових і існуючих наборів алгоритмів і систем, що лежать в їх основі. Автоматизація конвеєрів машинного навчання, моніторинг і оптимізація рішень машинного навчання. Впровадження наскрізних рішень для пакетного та реального -алгоритми часу разом із необхідними інструментами для моніторингу, журналювання, автоматизованого тестування, налаштування продуктивності та A/B-тестування. Використовуйте свій підприємницький дух, щоб виявити нові можливості для оптимізації бізнес-процесів, покращення споживчого досвіду та прототипів рішень для демонстрації цінності., Тісно співпрацюйте з науковцями та аналітиками даних, щоб створювати та розгортати нові функції продукту онлайн та миттєвожовчних додатків. Встановлення масштабованих, ефективних автоматизованих процесів для аналізу даних, розробки моделей, перевірки та впровадження. Написання ефективного та добре організованого програмного забезпечення для доставки продуктів у ітераційному середовищі безперервного випуску. Сприяння та просування якісної розробки програмного забезпечення. наставляти та навчати членів команди найкращим практикам у написанні та підтримці коду машинного навчання. з менеджерами проектів, щоб гарантувати, що проекти виконуються вчасно та в рамках бюджету. Співпрацюйте з менеджерами з технічних продуктів, щоб забезпечити належне відстеження ключових показників продуктивності алгоритму та визначити пріоритети покращення продуктивності на основі зусиль і впливу. Виконайте інші обов’язки відповідно до призначення.] Вимоги: Python, SQL, машинне навчання, NoSQL, Big Data, Hadoop, Spark, Kafka, Linux, хмара, TensorFlow, обробка природної мови , мовні моделі, Docker, Kubernetes, GCP, Azure, AWSІнструменти: .
Додатково: Абонемент на спорт, Приватна медична допомога, Плоска структура, Міжнародні проекти, Малі команди, LuxMED, Мультиспорт, Інтеграційні заходи.
