Старший інженер MLOps в hubQuest

Вас запрошують приєднатися до відділу глобальної аналітики нашого партнера, який є глобальною централізованою командою, яка прагне покращити процес прийняття рішень на основі даних і розробити інтелектуальні дані для повсякденних операцій.

Наразі ми шукаємо старшого інженера MLOps, оскільки підтримуємо нашого партнера в розробці підрозділу Global Analytics, який є глобальною централізованою командою з амбіціями посилити процес прийняття рішень на основі даних і розробка інтелектуальних продуктів даних для повсякденних операцій.

Сутність команди полягає в інноваційному духі, який пронизує всю компанію, плекаючи підхід, орієнтований на дані, у кожному аспекті бізнесу. Від продажів і логістики до маркетингу та закупівель наші інтелектуальні продукти обробки даних відіграли ключову роль у швидкому зростанні та операційній досконалості. Оскільки команда розширює свої аналітичні рішення в глобальному масштабі, ми шукаємо досвідченого старшого інженера MLOps.

Команда Global Analytics — це різноманітний колектив спеціалістів із обробки даних, інженерів даних, спеціалістів із бізнес-аналітики та перекладачів аналітики, які працюють на трьох континентах і в п’яти країнах. Його дух полягає в сприянні співпраці, стимулюванні інновацій і забезпеченні надійності. Разом ми прагнемо перетворити всю організацію на лідера в ухваленні рішень на основі даних, використовуючи глобальне розмаїття для вирішення проблем і створення цінності.

Команда має велику свободу, щоб формувати це, особливо у використанні інструментів і технологій, а також шляхом впровадження нових концепцій, рішень і способів роботи.

• вчений ступінь у галузі комп’ютерних наук, статистики чи спорідненої галузі STEM
• принаймні 3 роки досвіду роботи з машинним машинним навчанням або інженерна підтримка для досвіду обробки даних у промисловому/комерційному середовищі
• досвід використання хмарних служб та інфраструктури Azure
• досвід реалізації проектів Data Science за допомогою Azure
• досвід розгортання моделей ML у виробництві та керування ними
• передові навички програмування на Python разом зі знанням стеку ML Python
• передові знання інструментів і методів DevOps, таких як Docker, Kubernetes, CI /CD конвеєри
• здатність створювати та розробляти конвеєри CI/CD, що дозволяє кероване та безперервне вдосконалення наявної роботи та нових функцій на етапі розробки та виробництва
• добре розуміння машини вивчення алгоритмів, концепцій ML та AI, а також практичний досвід розробки моделей ML
• досвід побудови та оптимізації конвеєрів даних, архітектур і наборів даних
• міцні навички розробки програмного забезпечення (включаючи модульне тестування) , OOP)
• досвід роботи з великими наборами даних через Spark і RDBM
• досвід роботи з системами управління версіями (наприклад, Git)
• здатність писати якісний, добре задокументований і перевірений код для програмних служб
• досвід розгортання у виробництві та здатність планувати продукт, включаючи ширшу технічну структуру (здатність розробити та доставити продукт наступним чином mодиничний підхід)
• досвід роботи в середовищі стартапів або організаціях з гнучкою культурою, у багатофункціональних командах
• професійне ставлення та орієнтація на обслуговування
• команда гравець
• здатність працювати автономно для реалізації складних проектів
• вільне володіння англійською мовою, оскільки ви майже весь час спілкуватиметеся англійською

Вас запрошують приєднатися підрозділ глобальної аналітики нашого партнера, який є глобальною централізованою командою, яка прагне зміцнити процес прийняття рішень на основі даних і розробити інтелектуальні дані для повсякденних операцій.

Наразі ми шукаємо старшого інженера MLOps, оскільки ми підтримуємо нашого партнера в розробці підрозділу Global Analytics, який є глобальною централізованою командою з амбіціями зміцнення рішень на основі даних -створення та розробка інтелектуальних продуктів даних для повсякденних операцій.

Сутність команди полягає в інноваційному духі, який пронизує всю компанію, плекаючи підхід, орієнтований на дані, у кожному аспекті бізнесу. Від продажів і логістики до маркетингу та закупівель наші інтелектуальні продукти обробки даних відіграли ключову роль у швидкому зростанні та операційній досконалості. Оскільки команда розширює свої аналітичні рішення в глобальному масштабі, ми шукаємо досвідченого старшого інженера MLOps.

Команда Global Analytics — це різноманітний колектив спеціалістів із обробки даних, інженерів даних, спеціалістів із бізнес-аналітики та перекладачів аналітики, які працюють на трьох континентах і в п’яти країнах. Його дух полягає в сприянні співпраці, стимулюванні інновацій і забезпеченні надійності. Разом ми прагнемо перетворити всю організацію на лідера в ухваленні рішень на основі даних, використовуючи глобальне розмаїття для вирішення проблем і створення цінності.

Команда має велику свободу, щоб формувати це, особливо у використанні інструментів і технологій, а також шляхом впровадження нових концепцій, рішень і способів роботи.

,[розуміння бізнес-проблем і розробка інтелектуальних продуктів даних у співпраці з Data Scientists, проектування, впровадження та вдосконалення фреймворків MLOps для проектів Data Science відповідно до найкращих практик, проектування та розробка Azure хмарна інфраструктура для розробки та розгортання додатків на основі штучного інтелекту, робота над проектуванням і створенням автоматизованих конвеєрів, розміщених у хмарі Azure, які запускають, відстежують і перенавчають моделі науки про дані для бізнес-додатків, підтримка інженерів даних у прийомі та автоматизації робочого процесу обробки даних, створення та підтримка робочі процеси для навчання, тестування та розгортання моделей науки про дані у виробничому середовищі в тісній співпраці з спеціалістами з обробки даних та інженерами даних, підтримкою управління життєвим циклом розгорнутих програм ML (наприклад, нові випуски, керування змінами, моніторинг та усунення неполадок), участь у впровадженні інфраструктур для вимірювання та оптимізація якості розгорнутих рішень] Вимоги: Python, MLOps, Kubernetes, Docker, Spark, DevOps, DevOps tools, Azure, Машинне навчання Інструменти: Agile, Scrum. Бонуси та переваги: ​​Абонемент на спорт, Приватне медичне обслуговування, Бюджет на тренування, Невеликі команди, Вміжнародні проекти, безкоштовна кава, паркування велосипедів, безкоштовні напої, внутрішні тренінги, внутрішні робочі дні, сучасний офіс, без дрес-коду.