201 – 500 Служители
Спонсор на виза за квалифициран работникИзкуствен интелектКонсултантски услугиМаркетингParser е технологична и консултантска компания, основана през 2018 г., която помага на организациите да прилагат изкуствен интелект, данни и софтуерно инженерство за решаване на сложни бизнес задачи. Дейността ѝ обхваща разработване на персонализиран софтуер, използване на изкуствен интелект и данни, продуктов дизайн и консултиране в областта на дигиталната трансформация. Parser си сътрудничи с технологични лидери за създаване на адаптивни решения, съобразени с техните цели, като съчетава инженерна експертиза с фокус върху практичните иновации и устойчивите партньорства с клиенти.
Старши бекенд инженер по MLOps
Изграждайте мащабируема MLOps инфраструктура за водеща световна компания в туристическия сектор, включително потоци от данни, внедряване на модели и системи за машинно обучение в реално време. Присъединете се към хибридния екип на Parser в Испания.
Описание
- Разработване на мащабируема инфраструктура за обучение и внедряване на модели за машинно обучение, както и за пакетното им или обслужване в реално време.
- Изграждане и поддръжка на потоци от данни за мащабна обработка и инженеринг на признаци.
- Оптимизиране на използването на изчислителни ресурси и подобряване на производителността при обслужване на модели в ML системи.
- Настройване на мониторинг, логване и известия за ML системи.
- Съдействие за разработването на практики за ML операции, включително CI/CD процеси.
- Работа със специалисти по данни за прехвърляне на модели от разработка към продукционна среда.
- Оценяване и интегриране на нови технологии.
- Наставничество и насочване на младши инженери.
- Обясняване на технически решения на различни заинтересовани страни.
Изисквания
- Бакалавърска или магистърска степен по компютърни науки, софтуерно инженерство или сродна техническа област.
- Обикновено 6–7 години опит в роли в софтуерното, инженерството на данни или машинното обучение.
- Добри умения за решаване на проблеми.
- Владеене на Java; познанията по Python са предимство.
- Разбиране на алгоритмите за машинно обучение и архитектурите на модели.
- Опит в разработването на мащабируеми и надеждни системи за машинно обучение.
- Опит с облачни платформи като AWS.
- Опит с Docker или други технологии за контейнеризация.
- Опит с мащабируеми системи за данни като Spark или Kafka.
- Познаване на CI/CD инструменти като GitHub Actions.
- Познаване на технологии за обслужване на модели като MLflow.
- Умение за ефективна работа с различни екипи.
Придобивки
- Приветлив и сплотен екип, който цени обмена на знания и непрекъснатото учене.
- Работна култура, насочена към действие.
- Възможност за изграждане на MLOps инфраструктура и инфраструктура за машинно обучение за системи в реално време с технологии като Java, Python, AWS, Docker, Kafka, Spark и MLflow.