AI/ML mérnök

Stack

Feladatok

• ▹ML-modellek tervezése, építése és üzembe helyezése osztályozásra, regresszióra, NLP-re, számítógépes látásra vagy idősor-előrejelzésre
• ▹Az üzleti igényekhez és az adatok jellemzőihez illő algoritmusok és technikák kiválasztása
• ▹A modellek teljesítményének folyamatos figyelése és javítása mérőszámok és visszacsatolás alapján
• ▹Strukturált és strukturálatlan adathalmazok tisztítása, előfeldolgozása és átalakítása tanításhoz és inferenciához
• ▹Feature engineering a modellek pontosságának és általánosító képességének javítására
• ▹Együttműködés az adatmérnökökkel az adatminőség és az elérhetőség biztosításáért
• ▹Modellek csomagolása és üzembe helyezése Docker, Flask/FastAPI és Kubernetes segítségével
• ▹CI/CD pipeline-ok kialakítása ML-hez (MLflow, Airflow, Kubeflow)
• ▹Az üzembe helyezett modellek driftjének, késleltetésének és teljesítményének monitorozása
• ▹Valós üzleti problémák AI/ML felhasználási esetekké alakítása, prototípusok készítése (például ajánlórendszerek, chatbotok, csalásfelderítés)
• ▹Részvétel proof-of-concept projektekben és a sikeres modellek éles skálázásában
• ▹A legújabb ML-kutatások, keretrendszerek és eszközök követése, élvonalbeli modellek (LLM-ek, transzformerek, generatív AI) kipróbálása
• ▹Együttműködés fejlesztőkkel, DevOps-szal, adatelemzőkkel és szakterületi szakértőkkel
• ▹Modellek, kísérletek és pipeline-ok dokumentálása, reprodukálhatóság és adatkezelési szabályoknak való megfelelés biztosítása

Elvárások

• ▹3-5 év gyakorlati tapasztalat gépi tanulási modellek fejlesztésében és üzembe helyezésében
• ▹Bizonyított eredmények valós problémák megoldásában felügyelt, felügyelet nélküli vagy mély tanulási módszerekkel
• ▹Python és ML-könyvtárak (scikit-learn, pandas, NumPy, TensorFlow/PyTorch) erős ismerete
• ▹Modellértékelés, hiperparaméter-hangolás és pipeline-automatizálás ismerete
• ▹REST API-k ismerete modellek kiszolgálásához és integrálásához
• ▹Jártasság MLOps-eszközökben (MLflow, Airflow, DVC, Docker, Kubernetes)
• ▹Jártasság felhős ML-szolgáltatásokban (AWS SageMaker, Azure ML, GCP AI Platform)
• ▹NLP- vagy számítógépes látás keretrendszerek ismerete (például Hugging Face, OpenCV)
• ▹Erős elemzői és problémamegoldó készség

Soft skillek