Архітектор AI/ML в GlobalLogic

Як архітектор машинного навчання в GlobalLogic ви відповідатимете за розробку та впровадження нашої інфраструктури та алгоритмів машинного навчання. Ваша робота зробить прямий внесок у основну пропозицію наших продуктів, покращуючи наші можливості в аналізі даних, прогнозному моделюванні та рішеннях на основі ШІ. Ви співпрацюватимете з міжфункціональними командами, зокрема спеціалістами з обробки даних, розробниками програмного забезпечення та менеджерами з продуктів, щоб забезпечити надійність, масштабованість і відповідність наших систем машинного навчання бізнес-цілям.

 

Вимоги:

Необхідно:

• 7+ років досвіду в розробці та впровадженні систем машинного навчання у виробничому середовищі.
• Глибокі знання алгоритмів машинного навчання, включаючи, але не обмежуючись, контрольоване та неконтрольоване навчання, глибоке навчання, НЛП,
• GenAI та навчання з підкріпленням.
• Досвід роботи з фреймворками ML та бібліотеки (наприклад, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Досконале володіння мовами програмування, які використовуються в науці про дані та ML, насамперед Python і R.
• Глибоке розуміння структур даних, алгоритмів , а також принципи розробки програмного забезпечення.
• Досвід роботи принаймні з 2 хмарними платформами (наприклад, AWS, Azure, Google Cloud) і розуміння того, як використовувати їх служби ML.
• Знання контейнеризації і технології оркестровки (наприклад, Docker, Kubernetes) для розгортання моделей ML.
• Знайомство з принципами та інструментами MLOps для оптимізації життєвого циклу ML від розробки до виробництва.
• Участь у передпродажах діяльності, включаючи розробку матеріалів для ML та взаємодію з клієнтами для розуміння їхніх потреб, представлення
• індивідуалізованих рішень і демонстрацію потенційного впливу наших технологій ML.
• Відмінні комунікативні та лідерські навички, зі здатністю працювати в швидкому середовищі спільної роботи.

Бажано:

• Сертифікати з хмарних технологій і машинного навчання.
< li>Досвід роботи з технологіями великих даних (наприклад, Hadoop, Spark).
• Опубліковані роботи у відповідних галузях.

Посадові обов’язки:

• Розробляти та впроваджувати масштабовані моделі машинного навчання та алгоритми, які можуть ефективно обробляти великі обсяги даних.
• Очолювати розробку наших Інфраструктура машинного навчання, гарантуючи, що вона підтримує поточні потреби та майбутнє зростання.
• Підтримуйте передпродажні центри обслуговування та заходи щодо створення проектів/облікового запису.
• Розробляйте та оптимізуйте канали даних для навчання та розгортання моделей машинного навчання.
• Співпрацюйте з інженерами обробки даних і розробниками програмного забезпечення, щоб інтегрувати моделі ML у виробничі системи.
• Будьте в курсі нових розробок у машинному навчанні, штучному інтелекті та науці про дані та оцінюйте їх застосовність до нашої бізнес-потреби.
• Забезпечуйте технічне керівництво та наставництво для інженерів МЛ і спеціалістів з обробки даних.
• Працюйте з командами продуктів, щоб перекласти бізнес-вимоги в технічні специфікації та рішення МЛ.