Leitender KI-ML-Ingenieur in A-Team Global

29. September 2024

Leitender KI-ML-Ingenieur

veröffentlicht

Als ein leitender KI-ML-Ingenieur spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung, Entwicklung und Bereitstellung von Maschinen Lernmodelle und Datenpipelines. Der ideale Kandidat übernimmt die volle Verantwortung, von der Problemdefinition bis hin zur Bereitstellung produktionstauglicher Lösungen, was starke Initiative und Selbststeuerung erfordert. Sie arbeiten eng mit Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern und Geschäftsinteressenten zusammen, um skalierbare Lösungen zu entwickeln, die wirkungsvolle Geschäftsentscheidungen vorantreiben. Ihr Fachwissen in verschiedenen Daten- und maschinellen Lerntools wird für die Verwaltung unserer Dateninfrastruktur und die Bereitstellung hochwertiger KI/ML-Projekte von entscheidender Bedeutung sein.

• Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich
• Kenntnisse in SQL und Python
• Erfahrung mit Datenintegrationstools wie Airbyte
• Fundierte Kenntnisse der Data-Warehousing-Konzepte und praktische Erfahrung mit Snowflake
• Erfahrung mit Datentransformationstools wie dbt
• Kenntnisse in der Verwendung von Databricks und Apache Spark für die Verarbeitung großer Datenmengen und maschinelles Lernen < /li>
• Vertrautheit mit Delta Lake für das Data-Lake-Management
• Erfahrung mit Datenvisualisierungstools wie Tableau
• Erfahrung mit relationalen Datenbanken wie MySQL und PostgreSQL
• Starke Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Teamfähigkeit
• Fähigkeit, in einem schnelllebigen und dynamischen Umfeld zu arbeiten

Bevorzugte Qualifikationen:

• Eine starke individuelle Mitwirkendenmentalität, die eine hohe Autonomie zeigt
• Kenntnisse in Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow, PyTorch oder Scikit-Learn
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, GCP oder Azure
• Relevante Zertifizierungen in Data Engineering, maschinellem Lernen, oder Cloud-Technologien

Verantwortlichkeiten:

• Design, Entwicklung und stellen Sie Modelle für maschinelles Lernen mit Databricks und Apache Spark bereit.
• Implementieren Sie Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering und Modelltrainingspipelines.
• Nutzen Sie dbt (Data Build Tool), um Daten in Snowflake zu transformieren und zu modellieren um Datensätze für maschinelles Lernen vorzubereiten
• Verwenden Sie SQL und Python, um große Datensätze zu analysieren, aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten und Trainingsdatensätze zu erstellen
• Führen Sie explorative Datenanalysen durch, um Trends, Muster und Anomalien zu identifizieren < /li>
• ETL-Pipelines mit Airbyte entwickeln und pflegen, um Daten aus verschiedenen Quellen in Snowflake aufzunehmen
• Datenspeicherung und -abruf mit Delta Lake auf Databricks verwalten und optimieren, um einen effizienten Zugriff für ML-Modelle sicherzustellen
• Erstellen und pflegen Sie interaktive Dashboards und Visualisierungen in Tableau, um Modellergebnisse und Erkenntnisse an Stakeholder zu kommunizieren.
• Arbeiten Sie mit Datenwissenschaftlern zusammen, um Modelle für maschinelles Lernen zu verfeinern und zu verbessern.
• Überwachen und bewerten Sie die Leistung der bereitgestellten Modelle, um sicherzustellen, dass sie der Genauigkeit entsprechen and Leistungsstandards
• Arbeiten Sie nach Bedarf mit relationalen Datenbanken wie MySQL und PostgreSQL für die Datenspeicherung und -verwaltung
• Kommunizieren Sie komplexe technische Konzepte und Ergebnisse effektiv an nicht-technische Interessengruppen
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