Инженер данных в Numlabs - Data Science Services

Опыт : Медиатор с 3+ годами соответствующего опыта.

Обязанности:

Разработка конвейеров:

• Проектирование, построение и оптимизация конвейеров данных для систем обучения моделей и вывода.
• Сотрудничайте с учеными, работающими с данными, и инженерами по машинному обучению, чтобы обеспечить эффективную подготовку данных и разработку функций.

Разработка масштабируемых систем:

• Спроектируйте и внедрите масштабируемые системы для вывода моделей, извлечения и сбора данных для поддержки высокопроизводительных приложений искусственного интеллекта.

li>

Оптимизируйте производительность и надежность для обработки крупномасштабных данных.

Наблюдение:

• Разработайте надежные решения для ведения журналов и мониторинга для систем искусственного интеллекта.
• Обеспечьте отслеживаемость, отладку и мониторинг производительности на платформе искусственного интеллекта.

Управление данными:

• Беспрепятственная работа как со структурированными, так и с неструктурированными источниками данных для поддержки разнообразных инициатив в области искусственного интеллекта.
• Убедитесь, что все методы обработки данных соответствуют политике компании и отраслевым нормам в отношении безопасности и конфиденциальности данных.

Инновации :

• Будьте в курсе последних достижений в области обработки данных и технологий искусственного интеллекта, чтобы постоянно совершенствовать наши системы и процессы.

Требования:

• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, науки о данных или смежных областях.
• Продвинутое знание Python для обработки данных и написания сценариев.
• Практический опыт работы с одной или несколькими  платформами облачных вычислений (Azure, AWS, GCP).
• Практический опыт работы с технологиями  больших данных и  распределенными вычислениями .
• Знание  RDBMS/NoSQL хранилищ данных и соответствующих вариантов использования.
• Опыт работы с  Данные как код ; контроль версий, небольшие и регулярные коммиты, модульные тесты, CI/CD, упаковка, знание инструментов контейнеризации, таких как  Docker и Kubernetes , является плюсом.
• Понимание  принципов и методов искусственного интеллекта и машинного обучения , включая обучение моделей, выводы и развертывание.
• Опыт работы с  инфраструктурой как кодом является плюсом.
• Сильные навыки решения проблем и внимание к деталям.
• Хорошие коммуникативные навыки, свободное владение английским языком.

Ожидаемая дата начала:  1 сентября 2024 г.

Удаленно или на месте:  Удаленно, с возможными периодическими посещениями Сессии/семинары/собрания отдельных групп (т. е. 1 раз в квартал), скорее всего, пройдут в Праге

Задача HackerRank:  Да

Необходимо дублирование в работе: 9-6/10-7 CET приветствуется возможность более широкого дублирования (гибкость)

Зарплата : 100-150 в час B2B

• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, науки о данных или смежных областях.
• Продвинутое знание Python для обработки данных и написания сценариев.
• Практический опыт работы с одной или несколькими  платформами облачных вычислений (Azure, AWS, GCP).
• Практический опыт работы с технологиями  больших данных и  распределенными вычислениями .
• Владение  СУБД/NoSQL хранилищами данных и соответствующимсъели варианты использования.
• Опыт работы с  Данные как код ; контроль версий, небольшие и регулярные коммиты, модульные тесты, CI/CD, упаковка, знание инструментов контейнеризации, таких как  Docker и Kubernetes , является плюсом.
• Понимание  принципов и методов искусственного интеллекта и машинного обучения , включая обучение моделей, выводы и развертывание.
• Опыт работы с  инфраструктурой как кодом является плюсом.
• Сильные навыки решения проблем и внимание к деталям.
• Хорошие коммуникативные навыки, свободное владение английским языком.

Опыт : Средний с 3+ годами соответствующего опыта

Обязанности:

Разработка трубопровода:

• Проектируйте, создавайте и оптимизируйте конвейеры данных для систем обучения моделей и вывода.
• Сотрудничайте с учеными, работающими с данными, и инженерами по машинному обучению, чтобы обеспечить эффективную подготовку данных и разработку функций.

Разработка масштабируемых систем:

• Спроектируйте и внедрите масштабируемые системы для вывода моделей, извлечения и сбора данных для поддержки высокопроизводительных приложений искусственного интеллекта.

li>

• Оптимизируйте производительность и надежность для обработки крупномасштабных данных.

Наблюдение:

• Разработайте надежные решения для ведения журналов и мониторинга для систем искусственного интеллекта.
• Обеспечьте отслеживаемость, отладку и мониторинг производительности на платформе искусственного интеллекта.

Управление данными:

• Беспрепятственная работа как со структурированными, так и с неструктурированными источниками данных для поддержки разнообразных инициатив в области искусственного интеллекта.
• Убедитесь, что все методы обработки данных соответствуют политике компании и отраслевым нормам в отношении безопасности и конфиденциальности данных.

Инновации :

• Будьте в курсе последних достижений в области обработки данных и технологий искусственного интеллекта, чтобы постоянно совершенствовать наши системы и процессы.

Требования:

• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, науки о данных или смежных областях.
• Продвинутое знание Python для обработки данных и написания сценариев.
• Практический опыт работы с одной или несколькими  платформами облачных вычислений (Azure, AWS, GCP).
• Практический опыт работы с технологиями  больших данных и  распределенными вычислениями .
• Знание  RDBMS/NoSQL хранилищ данных и соответствующих вариантов использования.
• Опыт работы с  Данные как код ; контроль версий, небольшие и регулярные коммиты, модульные тесты, CI/CD, упаковка, знание инструментов контейнеризации, таких как  Docker и Kubernetes , является плюсом.
• Понимание  принципов и методов искусственного интеллекта и машинного обучения , включая обучение моделей, выводы и развертывание.
• Опыт работы с  инфраструктурой как кодом является плюсом.
• Сильные навыки решения проблем и внимание к деталям.
• Хорошие коммуникативные навыки, свободное владение английским языком.

Ожидаемая дата начала:  1 сентября 2024 г.

Удаленно или на месте: Удаленно, с возможными периодическими посещениями Сессии/семинары/собрания отдельных групп (т. е. 1 раз в квартал), скорее всего, пройдут в Праге

Задача HackerRank:  Да

Необходимо дублирование в работе: 9-6/10-7 CET возможностьболее широкое перекрытие (гибкость) приветствуется

Зарплата : 100-150/час B2B

,[Разработка конвейеров: проектирование, построение и оптимизация конвейеров данных для обучения моделей и системы вывода. Сотрудничайте с учеными, работающими с данными, и инженерами по машинному обучению, чтобы обеспечить эффективную подготовку данных и разработку функций. , Разработка масштабируемых систем: проектируйте и внедряйте масштабируемые системы для вывода моделей, поиска и сбора данных для поддержки высокопроизводительных приложений искусственного интеллекта. Оптимизируйте производительность и надежность для обработки крупномасштабных данных. , Наблюдаемость: разработка надежных решений для регистрации и мониторинга для систем искусственного интеллекта. Обеспечьте отслеживаемость, отладку и мониторинг производительности на платформе ИИ. , Управление данными: беспрепятственная работа как со структурированными, так и с неструктурированными источниками данных для поддержки разнообразных инициатив в области искусственного интеллекта. Убедитесь, что все методы обработки данных соответствуют политикам компании и отраслевым нормам в отношении безопасности и конфиденциальности данных. , Инновации: будьте в курсе последних достижений в области обработки данных и технологий искусственного интеллекта, чтобы постоянно совершенствовать наши системы и процессы.] Вимоги: Python, Degree, облачные вычисления, Azure, AWS, GCP, большие данные, распределенные вычисления, СУБД, NoSQL, использование кейсы, Docker, Kubernetes, AI, Инфраструктура как код, Коммуникабельность. Бонусы та переваги: ​​Спортивная подписка, Небольшие команды, Международные проекты, Бесплатный кофе, Душ, Современный офис.