Старший інженер MLOps @ hubQuest 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 ми підтримуємо нашого партнера у 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 пов’язаної галузі STEM
• щонайменше 3 роки досвіду роботи з машинобудування або інженерної підтримки для досвід роботи з наукою про дані в промислових/комерційних умовах
• досвід використання хмарних служб та інфраструктури Azure
• досвід реалізації проектів з науки про дані з використанням Azure
• досвід розгортання створення моделей ML і керування ними
• передові навички програмування на Python разом зі знанням стеку ML Python
• передові знання інструментів і методів DevOps, таких як Docker, Kubernetes, конвеєри CI/CD < /li>
• здатність створювати та розробляти конвеєри CI/CD, що дозволяє контролювати та безперервно покращувати наявну роботу та нові функції на етапах розробки та виробництва
• добре розуміти алгоритми машинного навчання, ML і концепції штучного інтелекту, а також практичний досвід у розробці моделі ML
• досвід побудови та оптимізації конвеєрів даних, архітектур і наборів даних
• міцні навички розробки програмного забезпечення (включаючи модульне тестування, ООП)< /li>
• досвід роботи з великими наборами даних через Spark і RDBM
• досвід роботи з системами керування 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 проектувати та поставляти продукт відповідно до модульного підходу)
• досвід роботи впочаткове середовище або організації з гнучкою культурою, у міжфункціональних командах
• професійне ставлення та орієнтація на надання послуг
• командний гравець
• здатність працювати автономно, щоб виконувати складні проекти
• вільно володіти англійською, оскільки ви майже весь час спілкуватиметеся англійською

Вас запрошують приєднатися до підрозділу Global Analytics нашого партнера, який є глобальною централізованою командою з прагнення зміцнити процес прийняття рішень на основі даних і розробку інтелектуальних продуктів для обробки даних 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, інструменти DevOps, Azure, машинне навчання
Інструменти: Agile, Scrum.
Додатково: Абонемент на спорт, Приватне медичне обслуговування, Бюджет на тренування, Невеликі команди, Інтернаціоналінші проекти, безкоштовна кава, паркування велосипедів, безкоштовні напої, внутрішні тренінги, внутрішні тренінги, сучасний офіс, без дрес-коду.