Інженер штучного інтелекту з інженерією даних і машинним навчанням в Ragenta, міжнародне рекрутингове агентство

AI Engineer / Інженер зі штучного інтелекту (Machine Learning, Data Engineering)

Американська ІТ-компанія шукає AI Engineer зі знаннями машинного навчання та інженерії даних.

Обов’язки: розробка ML-моделей, побудова дата-пайплайнів, очищення й інтеграція даних.

Вимоги:

• Python (Pandas, NumPy, TensorFlow або PyTorch), SQL, досвід роботи з ETL-процесами. Буде плюсом досвід з AWS / GCP, Airflow, Spark або Docker.
• розглядаємо тільки тих, хто закінчив профільну вищу освіту (Статистика, Математика, Прикладна математика, Інженерія програмного забезпечення, Інформаційні технології, Комп’ютерні науки, Комп’ютерна інженерія, Системний аналіз, Кібербезпека, Інформаційні системи, Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології, Електроніка, Телекомунікації Кібернетика);
• профільні курси, школи, самонавчання вітаються, але без профільної вищої не розглядаємо;
• можливість присвячувати роботі по 5 днів;
• англійська мінімум b1, для листування з американськими колегами; вільна НЕ потрібна;

Пропонуємо:

• віддалена робота з будь-якого міста України;
• 5 днів на тиждень, у середньому по 7-8 годин на день; о 9.00 — постановка завдання на день, о 19.00 — підбиття підсумків; протягом дня графік вільний;
• ставка залежить від досвіду, овертайми оплачуються.

Надішліть резюме разом із коротким супровідним листом: чому вважаєте, що саме ви підходите для цієї ролі. Англійською. Додайте, будь ласка, посилання на портфоліо або GitHub із прикладами проєктів у сфері machine learning / data engineering.

Job Title: AI Engineer with Data Engineering & Machine Learning Expertise

About Us:

We’re building the next generation of intelligent systems that power key decision-making processes for businesses across various industries. Our work combines advanced AI, data engineering, and cutting-edge business intelligence tools to create solutions that unlock data-driven insights.

We are looking for an AI Engineer who is not only proficient in machine learning techniques but also has a solid understanding of data engineering principles. The ideal candidate will have hands-on experience in data pipeline creation, ETL processes, and data cleansing & harmonization. You will play a key role in developing intelligent models that enable our team to make strategic, data-backed decisions.

What You’ll Do:

Design and implement AI models and algorithms using machine learning techniques (e.g., decision trees, neural networks, and nonparametric models).

Collaborate with the data engineering team to design, build, and maintain data pipelines for real-time and batch processing.

Develop and optimize ETL processes for data integration and transformation from multiple sources.

Cleanse and harmonize data from disparate sources to ensure accuracy and consistency.

Build automated workflows for data cleansing, featureрозробка та розгортання моделі.

Співробітництво з командами бізнес-аналітики для створення керованих даними рішень, які надають практичну інформацію для осіб, які приймають рішення.

Постійно оцінюйте та вдосконалюйте продуктивність моделі, повторюючи її на основі відгуків і нових даних.

Ключові навички та вимоги:

Машинне навчання: великий досвід роботи з контрольованими та алгоритми неконтрольованого навчання (дерева рішень, нейронні мережі, випадкові ліси, k-найближчі сусіди тощо).

Інженерія даних: чітке розуміння конвеєрів ETL, інтеграція даних, перетворення та очищення за допомогою таких інструментів, як Apache Airflow, dbt, Talend тощо.

Мови програмування: знання Python (з такими бібліотеками, як Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow або PyTorch).

Структури й алгоритми даних: знайомство зі структурами даних, методами оцінки моделей і стратегіями оптимізації.

Аналіз даних: здатність виконувати пошуковий аналіз даних (EDA) і вибір функцій за допомогою статистичних методів.

Бізнес-аналітика: Знайомство з такими інструментами BI, як Power BI, Tableau або Looker, і здатність перетворювати аналітичні результати на значущі візуалізації.

Хмарні платформи: досвід роботи з хмарними технологіями, такими як AWS, GCP або Azure, для розгортання моделі та керування конвеєром даних.

SQL: глибокі знання реляційних баз даних і SQL для запитів і маніпулювання великими набори даних.

Вирішення проблем і комунікація: здатність аналізувати складні проблеми з даними, повідомляти технічні концепції нетехнічним зацікавленим сторонам і добре працювати в середовищі співпраці.

Приємно мати:

Досвід роботи з непараметричними моделями (наприклад, методами ядра, k-NN) і вибором моделей.

Знайомство з фреймворками великих даних, такими як Hadoop або Spark.

Знайомство з практиками DevOps для розгортання моделей (Docker, Kubernetes, CI/CD).

Чому приєднуватися до нас?

Інноваційна культура: будьте частиною передової компанії, яка зосереджена на передових рішеннях на базі штучного інтелекту та даних.

Можливості зростання: безперервне навчання з доступом до нових технологій, навчання, і ресурси для розвитку кар’єри.

Середовище співпраці: працюйте разом із талановитими інженерами, дослідниками даних і бізнес-аналітиками в командно-орієнтованій культурі.

Гнучкі умови роботи: повністю віддалено з розподіленою командою для підтримки балансу між роботою та особистим життям.

Як подати заявку:

Якщо ви захоплюєтеся штучним інтелектом та розробкою даних, ми хочемо почути від вас! Надішліть своє резюме разом із коротким супровідним листом із поясненням, чому ви чудово підходите для цієї ролі. Додайте будь-які релевантні посилання на портфоліо або GitHub, які демонструють ваші проекти машинного навчання чи розробки даних.