Inżynier danych /mlops w SeeTree

Inżynier danych /mlops віддалено Omówienie SeeTree to wiodąca firma w branży technologii rolniczych, zapewniająca hodowcom platformę do analizy danych o drzewach, umożliwiającą śledzenie stanu zdrowia i produktywności ich drzew. Korzystając z bogatych źródeł informacji, takich jak drony, satelity, czujniki IOT, informacje o pogodzie i nie tylko, możemy skanować i analizować setki milionów drzew oraz dostarczać szczegółowych informacji o każdym z nich! Naszą misją jest zwiększanie zwrotu z inwestycji dla hodowców i przemysłu poprzez cyfrową transformację agronomii, operacji i procesu decyzyjnego. Obowiązki: Utrzymanie platformy opartej na chmurze: Regularnie monitoruj i utrzymuj działanie naszej opartej na chmurze platformy do adnotacji i szkoleń. Skorzystaj z 3-5 lat doświadczenia w inżynierii danych, koncentrując się na budowie i optymalizacji potoków danych i zestawów danych. Przeprowadzaj eksploracyjną i ilościową analizę danych, obsługując zarówno duże, jak i małe zbiory danych, aby uzyskać szczegółowe informacje. Skoncentruj się na skalowaniu potoków danych, aby sprostać rosnącym wymaganiom i złożoności danych, zapewniając solidność i wydajność obsługi danych. Kwalifikacje: Doświadczenie branżowe: Co najmniej 3-5 lat pracy w inżynierii danych, preferowane doświadczenie w IoT lub sektorach przemysłowych. Badania analityczne: Astrong może pochwalić się niezależnymi badaniami w zakresie rozwiązywania problemów technicznych i zrozumienia danych specyficznych dla danej dziedziny. Biegłość techniczna: Zaawansowane umiejętności programowania w języku Python, znajomość języka Java będzie zaletą. Biegłość w narzędziach do potoków danych Dogłębne zrozumienie Pythona i Pytorcha Wysoka biegłość w SQL Silne doświadczenie z GCP, szczególnie we wdrażaniu i zarządzaniu obciążeniami uczenia maszynowego Umiejętność zarządzania i optymalizowania potoków uczenia maszynowego, zapewniając ich wydajność, skalowalność i niezawodność Wdrażanie algorytmów wizyjnych w GCP Wykazana zdolność do dostarczania środowiska o szybkim tempie Doświadczenie z Airflow, vertexAI, kubeflow Doświadczenie z rozwiązaniami Big Data -Zaleta Doświadczenie z kontenerami (Docker/Kubernetes) Angielski - wyższy średniozaawansowany i wyższy.