AI Mérnök

Stack

Feladatok

• ▹Robusztus gépi tanulási modellek tervezése, építése és optimalizálása termelési környezetekhez
• ▹Végpontok közötti ML folyamatok megvalósítása és automatizálása CI/CD legjobb gyakorlatokkal
• ▹AWS szolgáltatások kihasználása skálázható AI infrastruktúrához és modell-üzembe helyezéshez
• ▹Konténerizált munkaterhelések orchestrálása Kubernetes segítségével a magas rendelkezésre állás és skálázhatóság érdekében
• ▹Együttműködés adattudósokkal, mérnökökkel és kutatókkal komplex üzleti problémák ML-megoldásokká alakításában
• ▹Valós adatproblémák értékelése, előfeldolgozása és megfogalmazása hatékony gépi tanulási alkalmazásokhoz
• ▹Eredmények, megoldási megközelítések és technikai döntések dokumentálása és kommunikálása egyértelműen és precízen

Elvárások

• ▹Bizonyított szakértelem gépi tanulási algoritmusokban, modellfejlesztésben és üzembe helyezésben
• ▹Erős programozási készség, ideálisan Pythonban vagy Java-ban, nagy méretű szoftverfejlesztési projektek tapasztalatával
• ▹Alapos CI/CD folyamat- és automatizálási eszköz tapasztalat
• ▹Gyakorlati szakértelem AWS felhőszolgáltatásokban ML alkalmazásokhoz és adatfolyamokhoz
• ▹Haladó Kubernetes tudás konténerizált ML munkaterhelések orchestrálásához
• ▹Kivételes írásbeli és szóbeli kommunikáció, világos technikai dokumentációra fókuszálva
• ▹Bizonyított képesség komplex, valós adatkihívások körvonalazására, strukturálására és megoldására

Előny

• ▹Jártasság mélytanulási keretrendszerekben, mint TensorFlow vagy PyTorch
• ▹Tapasztalat magas növekedésű vagy startup környezetben
• ▹Erős publikációs múlt vagy közreműködés nyílt forráskódú AI projektekben

Soft skillek