Staff gépi tanulási mérnök AI-termékhez
Staff gépi tanulási mérnökként a Qonto AI-termékcsapatában ügyfélközpontú AI-t építesz és szállítasz 600 000-nél is több üzleti ügyfél számára. A generatív AI-t bevált gépi tanulási módszerekkel ötvözöd, hogy mérhető hatással bíró termékeket hozz létre – adoptáció, gyorsabb feladatteljesítés, felhasználói elégedettség –, miközben biztosítod az éles környezeti megbízhatóságot, az adatvédelmet és a folyamatos monitorozást. ML-modelleket fejlesztesz a teljes életciklusukon át, felépíted az ML Ops keretrendszert, és emeled a csapat mércéjét.
Feladatok
- ▹ML-modellek fejlesztése a teljes életcikluson át, a termékkövetelmények megértésétől a modellek betanításáig, kiértékeléséig és éles telepítéséig
- ▹Az ML integrálása a termékökoszisztémába, összehangolva a termékmenedzserekkel, adatmérnökökkel és backend mérnökökkel
- ▹Az ML Ops keretrendszer felépítése: modellsodródás-észlelés, teljesítménykövetés, automatizált újratanítási pipeline-ok, monitorozás és riasztások
- ▹Modellek éles környezetbe helyezése szigorúan, robusztus megvalósítással, minőségbiztosítással és folyamatos monitorozással, a csendes hibák kizárásával
- ▹A csapat mércéjének emelése a bevált gyakorlatok megosztásával, a belső eszköztár fejlesztésével és a társak mentorálásával
Elvárások
- ▹Legalább 6 év ML-mérnöki tapasztalat ML Ops-gyakorlattal, ügyfélközpontú ML-termékek teljes körű telepítésével, valós felhasználókra gyakorolt mérhető hatással
- ▹Modellezési szakértelem külső ügyfelek számára, tudva, mikor érdemes generatív AI-t és mikor bevált ML-módszereket választani
- ▹Erős Python-mérnöki tudás: ellenálló, tesztelhető kód nagy léptékben, jártasság a FastAPI-ban vagy hasonlóban, külső szolgáltatások integrációjában és éles adatbázis-kezelésben
- ▹ML Ops-jártasság olyan eszközökkel, amelyek automatizálják az újratanítást, a teljesítmény-ellenőrzést és a sodródásészlelést, ML-infrastruktúra megépítésével vagy jelentős fejlesztésével
- ▹Folyékony angol nyelvtudás
Soft skillek
Amit kínálunk
- ▹Ügyfélközpontú AI, amelyet több százezer üzleti ügyfél közvetlenül használ, látható adoptációs mutatókkal
- ▹Modern, rugalmas stack: Python, Snowflake, Kafka, Kibana, PostgreSQL, Airflow, AWS, Prometheus, ArgoCD, GitHub, Cursor
- ▹10 AI-mérnökből és 3 Data Ops munkatársból álló csapat, amely a fintech magjában építi az AI-t, nem mellékprojektként
- ▹Világos egyéni szakértői (IC) fejlődési út a legújabb AI-technológiákhoz való hozzáféréssel
A munkáltatóról
A Qonto Európa vezető pénzügyi munkaterületét építi kkv-k számára, amelynek magját a banki szolgáltatás adja, pénzügyi eszközökkel kiegészítve. A 2017-ben alapított cég mára több mint 1600 főre nőtt, 8 európai országban több mint 600 000 ügyfelet szolgál ki, a Trustpiloton 4,8-as értékelésű, és 2023 óta nyereséges. Az AI-termékcsapat ügyfélközpontú AI-n dolgozik a Qonto pénzügyi szolgáltatásainak középpontjában.