Gépi tanulási mérnök

Stack

Feladatok

• ▹Éles minőségű ML szoftverek, eszközök és infrastruktúra fejlesztése és üzembe helyezése
• ▹Újrafelhasználható, skálázható megoldások létrehozása az ML-rendszerek gyorsabb szállításához
• ▹Együttműködés mérnökökkel, data science csapattal és üzleti vezetőkkel az ügyféligények megoldásában
• ▹Technikai tervezés és architekturális döntések vezetése a projektek megvalósíthatóságáért
• ▹A Faculty gépi tanulási bevezetési sztenderdjeinek meghatározása és alkalmazása
• ▹Technikai tanácsadás ügyfeleknek és partnereknek, komplex ML-fogalmak közérthetővé tétele

Elvárások

• ▹A teljes gépi tanulási életciklus ismerete, tapasztalat Scikit-learn, TensorFlow vagy PyTorch alapú modellek üzemeltetésében
• ▹Erős Python-tudás és szilárd szoftverfejlesztési gyakorlat
• ▹Gyakorlati tapasztalat felhő platformokkal (AWS, Azure, GCP), beleértve architektúrát és biztonságot
• ▹Tapasztalat konténer- és orkesztrációs eszközökkel (Docker, Kubernetes)
• ▹Alapvető ML-fogalmak ismerete: valószínűség, statisztika, tanulási technikák

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Korlátlan éves szabadság
• ▹Magán egészségügyi és fogászati ellátás
• ▹Kibővített szülői szabadság
• ▹Rugalmas munkavégzés, család-barát megoldások
• ▹Sanctus coaching
• ▹Hibrid munkavégzés

A munkáltatóról

A Faculty élettudományi csapata a gyógyszerek kutatásának és kereskedelmi bevezetésének AI-alapú optimalizálásán dolgozik, gyógyszeripari cégekkel, kutatóintézetekkel és MedTech startupokkal partnerségben.