Senior gépi tanulási mérnök

Stack

Feladatok

• ▹Technikai scope-olás és architektúrális döntések vezetése nagy hatású ML-rendszerekhez
• ▹Production-grade ML szoftverek, eszközök és skálázható infrastruktúra tervezése és fejlesztése
• ▹Bevált gyakorlatok és sztenderdek meghatározása és bevezetése a gépi tanulás vállalati szintű üzembe helyezéséhez
• ▹Együttműködés mérnökökkel, adattudósokkal, termékmenedzserekkel és üzleti csapatokkal az ügyfelek kritikus kihívásainak megoldásában
• ▹Megbízható technikai tanácsadói szerep az ügyfelek és partnerek felé, komplex koncepciók cselekvési stratégiákká alakítása
• ▹Junior mérnökök mentorálása és fejlesztése, a csapat mérnöki kultúrájának és technikai mélységének alakítása

Elvárások

• ▹A teljes ML-életciklus ismerete, jelentős tapasztalat TensorFlow vagy PyTorch alapú modellek üzemeltetésében
• ▹Mély szoftverfejlesztési szakértelem, erős Python-tudás, robusztus, újrafelhasználható rendszerek építésének fókuszával
• ▹Bizonyítható gyakorlati tapasztalat felhőplatformokkal (AWS, Azure, GCP), beleértve az architektúrát, biztonságot és infrastruktúrát
• ▹Kiterjedt tapasztalat konténer- és orchestrációs eszközökkel (Docker, Kubernetes) nagy léptékű alkalmazások építéséhez
• ▹Helytállás gyors tempójú, magas növekedésű környezetben, felelősségvállalás és önállóság a projektek végigviteléhez
• ▹Kivételes kommunikációs készség technikai csapatok és felsővezetői, nem technikai érdekeltek irányában

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Korlátlan éves szabadság
• ▹Magán egészségügyi és fogászati biztosítás
• ▹Kibővített szülői szabadság
• ▹Családbarát, rugalmas munkavégzés
• ▹Sanctus coaching
• ▹Hibrid munkavégzés

A munkáltatóról

A Faculty 2014-ben alakult azzal a meggyőződéssel, hogy az AI korunk legfontosabb technológiája. Azóta 350+ globális ügyféllel dolgozott együtt kormányzati, pénzügyi, kiskereskedelmi, energetikai, élettudományi és védelmi szektorban. A pozíció a Faculty Professional and Financial Services üzletágában található, amely több mint egy évtizednyi alkalmazott AI-tapasztalatot kamatoztat a pénzügyi intézmények hatékonyságának és ügyfélélményének javítására egy erősen szabályozott iparágon belül.