Инженер по обработке данных/млопс в SeeTree

Data Engineer /mlops vіddaleno Обзор SeeTree — ведущая компания в отрасли сельскохозяйственных технологий, предоставляющая производителям платформу анализа данных по каждому дереву для отслеживания здоровья и продуктивности своих деревьев. Используя богатые источники информации, такие как дроны, спутники, датчики Интернета вещей, информацию о погоде и многое другое, мы можем сканировать и анализировать сотни миллионов деревьев и предоставлять глубокую информацию о каждом из них! Наша миссия — повысить рентабельность инвестиций производителей и промышленности посредством цифровой трансформации агрономии, операций и принятия решений. Обязанности: Обслуживание облачной платформы: Регулярный мониторинг и поддержание работы нашей облачной платформы аннотаций и обучения. Имейте 3–5-летний опыт работы в области проектирования данных, уделяя особое внимание созданию и оптимизации конвейеров и наборов данных. Проводите исследовательский и количественный анализ данных, обрабатывая как большие, так и небольшие наборы данных, чтобы получить ценную информацию. Сосредоточьтесь на масштабировании конвейеров данных, чтобы удовлетворить растущие потребности и сложность данных, обеспечивая надежность и эффективность обработки данных. Квалификация: Опыт работы в отрасли: не менее 3-5 лет на должностях инженеров данных, предпочтение отдается опыту работы в IoT или промышленном секторе. Аналитические исследования: большой опыт независимых исследований для решения технических проблем и понимания данных, специфичных для конкретной предметной области. Технические навыки: Продвинутые навыки программирования на Python, знание Java будет преимуществом. Владение инструментами конвейера данных. Глубокое понимание Python и Pytorch. Высокое знание SQL. Большой опыт работы с GCP, особенно в развертывании и управлении рабочими нагрузками машинного обучения. Навыки управления и оптимизации конвейеров машинного обучения, обеспечение их эффективности, масштабируемости и надежности. Развертывание алгоритмов машинного обучения в GCP Подтвержденная способность работать в быстро меняющейся среде. Опыт работы с Airflow, vertexAI, kubeflow. Опыт работы с решениями для больших данных. - Преимущество. Опыт работы с контейнерами (Docker/Kubernetes). Английский язык - от уровня Upper-Intermediate и выше.