Інженер даних /mlops в SeeTree

Data Engineer /mlops віддалено Огляд SeeTree є провідною компанією в галузі Ag-tech, яка надає платформу інтелекту для кожного дерева, щоб вирощувачі відстежували здоров’я та продуктивність своїх дерев. Використовуючи багаті джерела інформації, такі як дрони, супутники, датчики IOT, інформацію про погоду тощо, ми можемо сканувати та аналізувати сотні мільйонів дерев і надавати глибоку інформацію про кожне з них! Наша місія полягає в тому, щоб підвищити рентабельність інвестицій виробників і галузі шляхом цифрової трансформації агрономії, роботи та прийняття рішень. Обов’язки: Технічне обслуговування хмарної платформи: Регулярно відстежуйте та підтримуйте роботу нашої хмарної анотаційної та навчальної платформи. Принесіть 3–5 років досвіду в розробці даних, зосереджуючись на побудові та оптимізації конвеєрів і наборів даних. Проводьте пошуковий і кількісний аналіз даних, обробляючи як великі, так і малі набори даних, щоб отримати розуміння. Зосередьтеся на масштабуванні каналів даних, щоб відповідати зростаючим вимогам і складності даних, забезпечуючи надійність і ефективність обробки даних. Кваліфікація: Досвід у галузі: принаймні 3-5 років на посадах інженерів даних, перевага віддається досвіду в IoT або промислових секторах. Аналітичні дослідження: значний послужний список у незалежних дослідженнях для вирішення технічних проблем і розуміння предметних даних. Технічний рівень: передові навички програмування на Python, перевагою є знання Java. Вміння використовувати інструменти конвеєра даних Глибоке розуміння Python і Pytorch Високий рівень володіння SQL Значний досвід роботи з GCP, зокрема в розгортанні та управлінні робочими навантаженнями машинного навчання Навички керування та оптимізації конвеєрів машинного навчання, гарантуючи їх ефективність, масштабованість і надійність Розгортання алгоритмів зору в GCP Продемонстрована здатність працювати в швидкоплинному середовищі. Досвід роботи з Airflow, vertexAI, kubeflow. Досвід роботи з рішеннями для великих даних - перевага. Досвід роботи з контейнерами (Docker/Kubernetes). Англійська мова – вище середнього та вище.