شركة والت ديزني هي شركة عالمية للترفيه تقوم على سرد القصص والشخصيات وتجارب الضيوف. تمتد عملياتها إلى المتنزهات والمنتجعات الترفيهية، وشبكات الإعلام، واستوديوهات الأفلام، والإعلام التفاعلي، فيما تصل منتجاتها وتجاربها إلى الجماهير عبر المنصات والأجهزة حول العالم. تأسست ديزني عام 1923، وتجمع قوة عاملة دولية كبيرة في مجالات الترفيه والضيافة والسفر والأطعمة والمشروبات، مع الحفاظ على التركيز على الخصوصية والشفافية والامتثال في تعاملها مع بيانات المستهلكين.
مهندس برمجيات II، قابلية رصد تعلم الآلة
طوّر أنظمة كشف الشذوذ وقابلية الرصد لتعلّم الآلة لخدمات Disney+ وHulu وESPN. أنشئ نماذج إنتاجية وخطوط نقل القياسات وخدمات الاستدلال ورؤى تشغيلية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
الولايات المتحدة
كاليفورنيا
نيويورك119,200 US$ – 167,400 US$ / سنة
هجيندوام كاملمتوسطخبيراللغة المطلوبة: الإنجليزيةمهندس برمجياتمهندس متكاملالوصف
- ساهم في تطوير نماذج إنتاجية لكشف الشذوذ، بما في ذلك المشفّرات التلقائية ونماذج العتبات الإحصائية وأنظمة التجميع التي تراقب آلاف الخدمات المصغّرة.
- طوّر وحسّن خطوط تدريب تعلّم الآلة باستخدام PyTorch على عناقيد وحدات معالجة الرسوميات.
- هندس السمات ودرّب النماذج وعاير العتبات وانشر النماذج عبر MLflow.
- أنشئ سمات من بيانات القياس عن بُعد المتسلسلة زمنيًا باستخدام تقسيم النوافذ والتطبيع وضمانات جودة البيانات.
- ادعم استدلال تعلّم الآلة في الوقت الفعلي، بما يشمل تقديم النماذج ومنطق الكشف وإنشاء التنبيهات.
- طوّر قدرات الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج تأسيسية مثل Claude وGPT-4.
- أنشئ وانشر خدمات FastAPI قابلة للتوسع لتقديم تنبؤات تعلّم الآلة وحالة السلامة والرؤى.
- تعاون مع فرق متعددة لدمج ذكاء تعلّم الآلة في سير عمل الاستجابة للحوادث والتحقق من الإصدارات.
- ساعد في تقييم النماذج وإعادة تدريبها وضبط العتبات.
- قدّم الميزات من مرحلة التصميم حتى التنفيذ، وشارك في تصميم النماذج ومراجعة الشيفرات، ووسّع نطاق مسؤوليتك عن مكونات أنظمة تعلّم الآلة الإنتاجية.
المتطلبات
- خبرة مهنية لا تقل عن 3 سنوات في هندسة البرمجيات، تشمل بناء الأنظمة الخلفية المدعومة بتعلّم الآلة وتوسيع نطاقها وصيانتها، والخدمات المصغّرة المعتمدة على البيانات وواجهات REST الإنتاجية باستخدام FastAPI أو Flask.
- خبرة عملية في دورة هندسة تعلّم الآلة بأكملها باستخدام PyTorch أو TensorFlow، بما يشمل اختيار بنى النماذج وهندسة السمات والتدريب والتقييم.
- إتقان Python وإطار عمل واحد على الأقل لتعلّم الآلة.
- خبرة في إدارة التجارب وتتبع نسب النماذج والمعاملات الفائقة باستخدام MLflow أو Weights & Biases.
- خبرة في معالجة مجموعات كبيرة من بيانات القياس عن بُعد أو الأحداث أو السلاسل الزمنية وتحويلها والاستعلام عنها باستخدام PySpark أو Pandas أو Databricks.
- خبرة في GitHub وDocker وعمليات النشر السحابية الأصلية مثل AWS/EKS.
- قدرات قوية في التحليل واستكشاف المشكلات وإصلاحها.
- مهارات قوية في التعاون والتواصل، بما في ذلك القدرة على العمل مع فرق متعددة.
- تُفضّل خبرة في دمج النماذج التأسيسية وهندسة المطالبات وتقييمها والعمل ببنى RAG أو استخدام LangChain أو LangGraph.
- تُفضّل خبرة في منصات قابلية الرصد مثل Datadog أو Grafana أو Conviva.
- تُفضّل خبرة في منصات البيانات واسعة النطاق مثل Databricks أو Spark أو Snowflake.
- درجة بكالوريوس في علوم الحاسوب أو تعلّم الآلة أو الإحصاء أو الهندسة، أو خبرة معادلة.
المزايا
- قد تُقدَّم مكافأة و/أو وحدات حوافز طويلة الأجل.
- مزايا طبية.
- مزايا مالية.
- تعتمد المزايا الأخرى على المستوى والوظيفة المعروضين.
- العمل في الموقع بشكل أساسي مع إمكانية العمل من المنزل أحيانًا.