Inżynier uczenia maszynowego

Tiger Analytics to światowy lider w dziedzinie sztucznej inteligencji i zaawansowanego doradztwa analitycznego, umożliwiający firmom z listy Fortune 1000 stawienie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym. Naszą misją jest przesuwanie granic możliwości sztucznej inteligencji, zapewniając pewność opartą na danych na rzecz lepszego jutra. Nasz zróżnicowany zespół składający się z ponad 6000 technologów i konsultantów działa na pięciu kontynentach, tworząc na dużą skalę najnowocześniejsze rozwiązania w zakresie uczenia maszynowego i danych.

Dołącz do nas, aby wykonać wspaniałą pracę i kształtować przyszłość sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw. Wymagania - ponad 5 lat doświadczenia w tworzeniu oprogramowania zawodowego, z dużą biegłością w Pythonie i stosowaniem zasad inżynierii oprogramowania i projektowania (OOP, programowanie funkcjonalne, wzorce projektowe, frameworki testowe, podstawy CI/CD). - Dogłębne zrozumienie platform danych opartych na chmurze (Azure, Databricks itp.), w tym konfiguracji klastrów, technik optymalizacji Spark i najlepszych praktyk. - Dobra znajomość rozproszonych systemów przetwarzania danych (tabele Spark, Delta, warstwy przechowywania w chmurze) z praktycznym doświadczeniem w budowaniu potoków danych, optymalizacji wydajności i obsłudze zbiorów danych na dużą skalę. - Ekspozycja na DevOps i praktyki higieny inżynieryjnej, takie jak konteneryzacja (Docker), infrastruktura jako kod, potoki CI/CD i automatyczne testowanie przepływów pracy. - Udowodniona umiejętność skutecznej pracy w zespołach interdyscyplinarnych (DS, DE, Cloud Ops, Produkt) z proaktywnym, dociekliwym i przebojowym nastawieniem. - Umiejętność przekładania niejednoznacznych wymagań biznesowych lub analitycznych na skalowalne rozwiązania techniczne, z solidnymi podstawami w zakresie jakości kodu, niezawodności, obserwowalności i najlepszych praktyk inżynieryjnych. Dodatkowe kwalifikacje (miło jest): - Doświadczenie w operacjonalizacji i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego przy użyciu frameworków MLOps klasy produkcyjnej (MLflow, AzureML, Databricks Model Serving), z dobrą znajomością zarządzania cyklem życia modelu, takim jak wersjonowanie, pochodzenie, monitorowanie, przepływy pracy związane z ponownym szkoleniem i automatyzacja wdrażania. - Znajomość nowoczesnych wzorców architektury danych i ML, takich jak magazyny funkcji, magazyny wektorów, potoki wnioskowania o niskim opóźnieniu.

Korzyści Wraz z rozwojem firmy istnieją znaczne możliwości rozwoju kariery. Stanowisko oferuje wyjątkową okazję bycia częścią małego, szybko rozwijającego się, pełnego wyzwań i przedsiębiorczego środowiska, charakteryzującego się wysokim stopniem indywidualnej odpowiedzialności. Tiger Analytics zapewnia równe szanse zatrudnienia kandydatom i pracownikom bez względu na rasę, kolor skóry, religię, wiek, płeć, orientację seksualną, tożsamość/ekspresję płciową, ciążę, pochodzenie narodowe, pochodzenie, stan cywilny, chroniony status weterana, stan niepełnosprawności lub jakąkolwiek inną podstawę chronioną przez prawo federalne, stanowe lub lokalne.

Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/machine-learning-engineer-tiger-analytics