Darbo Aprašymas:
Ieškome mašininio mokymosi inžinieriaus, kuris puikiai išmano infrastruktūros, veikiančios pagal intelektualias funkcijas, kūrimą. Būsite atsakingas už visą mašininio mokymosi modelių gyvavimo ciklą – nuo duomenų įkėlimo ir mokymo iki diegimo ir stebėjimo realiuoju laiku debesijos aplinkoje.
Jūsų darbas bus sutelktas į patikimų, keičiamo dydžio ir efektyvių procesų kūrimą, kurie užtikrintų mūsų dirbtinio intelekto produktų patikimumą ir žaibišką greitį. Glaudžiai bendradarbiausite su mokslininkais, kad eksperimentiniai modeliai taptų stabiliomis gamybos paslaugomis.
Šiose nuotolinėse pareigose spręsite iššūkius, susijusius su modelių delsa, duomenų dreifu ir paskirstytaisiais skaičiavimais. Ieškome inžinieriaus, kuris mėgsta švarų kodą tiek pat, kiek ir našius modelius.
Pareigos:
Build and maintain automated ML pipelines (MLOps).
Optimize model inference for production environments.
Monitor system performance and troubleshoot model degradations.
Implement data validation and quality control processes.
Pageidaujamas Kvalifikacijas:
Strong proficiency in Python and C++.
Experience with Kubernetes, Docker, and cloud platforms (AWS/GCP).
Familiarity with CI/CD for machine learning.
Solid understanding of software design patterns and system architecture.
