Провідний інженер ML AI в A-Team Global

29 серпня 2024 р

Провідний інженер ML

віддалено

Як провідний інженер ML ви відіграватимете вирішальну роль у проектуванні, розробці та розгортанні машини моделі навчання та конвеєри даних. Ідеальний кандидат візьме на себе повну відповідальність, починаючи від визначення проблеми й закінчуючи наданням виробничих рішень, що вимагає сильної ініціативи та самоспрямування. Ви тісно співпрацюватимете з інженерами з обробки даних, спеціалістами з обробки даних і зацікавленими сторонами, щоб створювати масштабовані рішення, які сприятимуть ухваленню ефективних бізнес-рішень. Ваш досвід роботи з різними даними та інструментами машинного навчання буде необхідним для керування нашою інфраструктурою даних і реалізації високоякісних проектів AI/ML.

• Ступінь бакалавра або магістра з інформатики, науки про дані, інженерії чи супутної галузі
• Володіння SQL і Python
• Досвід роботи з інструментами інтеграції даних, такими як Airbyte
• Глибоке знання концепцій сховищ даних і практичний досвід роботи зі Snowflake
• Досвід роботи з такими інструментами перетворення даних, як dbt
• Вміння використовувати Databricks і Apache Spark для обробки великих даних і машинного навчання < /li>
• Знайомство з Delta Lake для керування озером даних
• Досвід роботи з такими інструментами візуалізації даних, як Tableau
• Досвід роботи з реляційними базами даних, такими як MySQL і PostgreSQL
• Сильні аналітичні навички та навички вирішення проблем
• Відмінні навички спілкування та командної роботи
• Здатність працювати в швидкому та динамічному середовищі

Бажані кваліфікації:

• Сильне індивідуальне мислення учасника, що демонструє високу автономність
• Знання бібліотеки та фреймворки машинного навчання, такі як TensorFlow, PyTorch або Scikit-Learn
• Досвід роботи з хмарними платформами, такими як AWS, GCP або Azure
• Відповідні сертифікати з інженерії даних, машинного навчання, або хмарні технології

Обов’язки:

• Дизайн, розробка і розгортати моделі машинного навчання за допомогою Databricks і Apache Spark
• Запроваджувати попередню обробку даних, розробку функцій і конвеєри навчання моделей
• Використовувати dbt (інструмент створення даних) для перетворення та моделювання даних у Snowflake для підготовки наборів даних для машинного навчання
• Використовуйте SQL і Python для аналізу великих наборів даних, отримання значущої інформації та створення навчальних наборів даних
• Проводьте пошуковий аналіз даних, щоб визначати тенденції, шаблони та аномалії < /li>
• Розробляйте та обслуговуйте конвеєри ETL за допомогою Airbyte, щоб завантажувати дані з різних джерел у Snowflake
• Керуйте та оптимізуйте зберігання й пошук даних за допомогою Delta Lake на Databricks, щоб забезпечити ефективний доступ до моделей ML
• Створюйте та підтримуйте інтерактивні інформаційні панелі та візуалізації в Tableau, щоб повідомляти зацікавленим сторонам результати моделювання та інформацію.
• Співпрацювати з дослідниками даних, щоб уточнювати та вдосконалювати моделі машинного навчання.
• Відстежувати та оцінювати продуктивність розгорнутих моделей, гарантуючи їх точність aстандарти продуктивності
• Працюйте з реляційними базами даних, такими як MySQL і PostgreSQL, для зберігання й керування даними за потреби
• Ефективно повідомляйте складні технічні концепції та результати нетехнічним зацікавленим сторонам
< /ul>