Inżynier operacyjny uczenia maszynowego w Edge One Solutions Sp. z o.o.

O kliencie
Nasz klient jest jednym z największych na świecie przedsiębiorstw branży elektronicznej. Centrala znajduje się w Seulu w Korei Południowej. Jest czołowym innowatorem w dziedzinie technologii, specjalizuje się w wielu obszarach, w tym w elektronice użytkowej, elektronice przemysłowej, telekomunikacji, IT, czy chemii. Jednym z kluczowych obszarów działalności naszego klienta jest elektronika użytkowa, w której firma znana jest z produkcji wysokiej jakości urządzeń takich jak: telefony, telewizory, pralki, lodówki oraz inne sprzęty gospodarstwa domowego.

O projekcie
Celem projektu jest rozwój ekosystemu reklamowego, obejmującego setki milionów inteligentnych urządzeń telewizyjnych, mobilnych, stacjonarnych i nie tylko. Głębokie zrozumienie konsumentów i niezrównana pozycja na styku sprzętu, oprogramowania i reklamy zapewnia markom wymierne rezultaty na masową skalę. Dzięki największemu pojedynczemu źródłu danych telewizyjnych na rynku, docierającemu do 3 na 4 gospodarstwa domowe w USA, system otwiera niezrównane możliwości angażowania konsumentów w ważnych chwilach, w których jest dostępna łączność.

Tryb pracy
Praca hybrydowa.

Jak o Ciebie zadbamy? 

• Otrzymasz całościowe wsparcie Service Delivery Managera, który będzie wspomagać rozwój Twojej kariery ,
• Pomożemy w rozwoju umiejętności miękkich - Employer Advocacy Programme, Klub Poważnych Scrum Masterów,
• Damy możliwość zmiany projektu #SmartChange, a po jego zakończeniu, znajdziemy nowy,
• Zagwarantujemy też rozrywkę - wyjścia integracyjne, wydarzenia sportowe, webinary #edge1talks i wiele innych,
• Lubimy wspierać pasje, dlatego współfinansujemy inicjatywy naszych pracowników (np. Złombol) #edgeneration ,
• Zachęcamy też do uprawiania sportów poprzez pomoc w organizacji klubów czy wynajem sal,
• Zdrowie jest najważniejsze, więc zapewniamy prywatną opiekę medyczną, kartę sportową, ubezpieczenie oraz możliwość skorzystania z konsultacji psychologicznych (HearMe).

• Wykształcenie wyższe o profilu informatycznym lub pokrewnym,
• Co najmniej 2 lata wcześniejszego doświadczenia w pracy z mikroserwisami,
• Doświadczenie w zakresie infrastruktury jako kodu (Terraform), rozwiązań chmurowych i narzędzi do orkiestracji (np.: AWS, Sagemaker, Airflow, AWS Step/Lambda),
• Znajomość CI/CD (np. Github Actions), ETL, narzędzi Big Data i głównych bibliotek ML (np. MapReduce, Spark, Flink, Kafka, Unix/Linux with Shell, Docker, Kubernetes, TensorFlow, PyTorch, Spark ML itp.).
• Doświadczenie w pracy z komponentami monitorującymi/alarmującymi w czasie rzeczywistym (np. Prometheus/Grafana).
• Komercyjne doświadczenie w Pythonie, Go lub innym języku OOP.
• Doświadczenie z systemami rozproszonej pamięci podręcznej, np. Redis/Aerospike.

Dodatkowo (mile widziane):

• Doświadczenie w projektowaniu architektury systemów na potrzeby uczenia maszynowego,
• Znajomość technologii obsługi ML, takich jak Seldon, Triton, ONNX, ONCL, TensorRT.

Nie spełniasz wszystkich wymagań, a projekt Cię zainteresował? Nie wahaj się i aplikuj. Porozmawiajmy! 

O kliencie
Nasz klient jest jednym z największych na świecie przedsiębiorstw branży elektronicznej. Centrala znajduje się w Seulu w Korei Południowej. Jest czołowym innowatorem w dziedzinie technologii, specjalizuje się w wielu obszarach, w tym w elektronice użytkowej, elektronice przemysłowej, telekomunikacji, IT, czy chemii. Jednym z kluczowych obszarów działalności naszego klienta jest elektronika użytkowa, w której firma znana jest z produkcji wysokiej jakości urządzeń takich jak: telefony, telewizory, pralki, lodówki oraz inne sprzęty gospodarstwa domowego.

O projekcie
Celem projektu jest rozwój ekosystemu reklamowego, obejmującego setki milionów inteligentnych urządzeń telewizyjnych, mobilnych, stacjonarnych i nie tylko. Głębokie zrozumienie konsumentów i niezrównana pozycja na styku sprzętu, oprogramowania i reklamy zapewnia markom wymierne rezultaty na masową skalę. Dzięki największemu pojedynczemu źródłu danych telewizyjnych na rynku, docierającemu do 3 na 4 gospodarstwa domowe w USA, system otwiera niezrównane możliwości angażowania konsumentów w ważnych chwilach, w których jest dostępna łączność.

Tryb pracy
Praca hybrydowa.

Jak o Ciebie zadbamy? 

• Otrzymasz całościowe wsparcie Service Delivery Managera, który będzie wspomagać rozwój Twojej kariery ,
• Pomożemy w rozwoju umiejętności miękkich - Employer Advocacy Programme, Klub Poważnych Scrum Masterów,
• Damy możliwość zmiany projektu #SmartChange, a po jego zakończeniu, znajdziemy nowy,
• Zagwarantujemy też rozrywkę - wyjścia integracyjne, wydarzenia sportowe, webinary #edge1talks i wiele innych,
• Lubimy wspierać pasje, dlatego współfinansujemy inicjatywy naszych pracowników (np. Złombol) #edgeneration ,
• Zachęcamy też do uprawiania sportów poprzez pomoc w organizacji klubów czy wynajem sal,
• Zdrowie jest najważniejsze, więc zapewniamy prywatną opiekę medyczną, kartę sportową, ubezpieczenie oraz możliwość skorzystania z konsultacji psychologicznych (HearMe).
,[Projektowanie i rozwijanie wysoce skalowalnej infrastruktury uczenia maszynowego wspierającej wysoką przepustowość i niskie opóźnienia, , Zarządzanie wersjami modeli i dbanie o dostarczenie właściwej wersji klientom. , Implementacja mechanizmu wycofywania w przypadku problemów z bieżącą wersją modelu, , Monitorowanie wydajności wdrożonych modeli, adresowanie takich kwestii jak dryf koncepcyjny, dryf danych i degradacja modeli w czasie. , Identyfikacja i rozwiązywanie problemów na bieżąco, zapewniając stabilność i responsywność systemu, , Rozwój, testowanie, wdrażanie i utrzymanie danych oraz pipeline'ów szkoleniowych modeli wspierających produkty ML. , Integracja infrastruktury serwowania modeli z innymi systemami, takimi jak pipeline'y danych, narzędzia monitorujące i systemy alertów, , Stałe przeglądanie i optymalizacja systemu serwowania modeli ML, , Badanie najnowszych technologii serwowania modeli ML (np. kompilatorów modeli, wdrażania na GPU i inference as a service) oraz śledzenie trendów i rozwoju branży, , Eksperymentowanie z nowymi skalowalnymi architekturami serwowania modeli ML dopasowanymi do środowiska i tworzenie szybkich prototypów / proof-of-concepts, , Uproszczenie wdrażania modeli, testowania jednostkowego, testowania integracyjnego, testowania obciążeniowego i shadow testing, , Współpraca z inżynierami ML przy wdrażaniu i serwowaniu produkcyjnych, zaawansowanych modeli uczenia maszynowego na dużą skalę. ] Вимоги: Microservices, Terraform, AWS, Airflow, AWS Lambda, GitHub Actions, ETL, Big Data, Spark, Flink, Kafka, Unix, Linux, Shell, Docker, Kubernetes, TensorFlow, PyTorch, Prometheus, Grafana, Python, OOP, Redis, Aerospike Database, Machine learning, Seldon, Triton, ONNX, ONCL, TensorRT Інструменти: Agile, Scrum. Бонуси та переваги: Sport subscription, Training budget, Private healthcare, Flat structure, International projects, English classes, Multisport, Integration events, Friendly atmosphere, Free coffee, Bike parking, Modern office, Playroom, Free beverages, Free snacks.