Aspire Software omandab ja toetab tarkvaraettevõtteid, mis teenindavad muu hulgas majutus- ja toitlustusvaldkonda, logistikat ning ehitussektorit. Valsef Groupi osana ühendab ettevõte kapitali, tegevusliku asjatundlikkuse ja jagatud parimad tavad detsentraliseeritud lähenemisega, mis võimaldab üksikutel ettevõtetel ja meeskondadel säilitada oma tugevused ning samal ajal tegevust arendada ja laiendada. Fookuses on püsivate tehnoloogiapartnerluste loomine, omanduses olevate ettevõtete tugevdamine ning pikaajaliste võimaluste loomine nendega seotud inimestele ja klientidele.
ML-iinsener / tehisintellektiinsener – hübriidtöö Liibanonis
Loo ja juuruta Aspire Software'i Qmaticu toodetele prognoosimise, soovitamise ja LLM-i funktsioone. Arenda tootmismudeleid, andmetöötluskonveiereid ja agentidel põhinevaid iseteeninduse töövooge.
Kirjeldus
- Arenda, treeni, hinda ja juuruta masinõppemudeleid prognoosimise, klassifitseerimise ja soovitusfunktsioonide jaoks
- Võrdle pakutud mudeleid, korralda eksperimente, dokumenteeri tehnilised otsused, kehtesta hindamisstandardid ja jälgi juurutatud mudeleid
- Integreeri tehisintellekti ja LLM-i funktsioone vestlustesse, automatiseerimisse, personaliseerimisse ja agentidel põhinevatesse tootekogemustesse
- Arenda, halda ja lahenda probleeme pronks-, hõbe-, kuld- ja plaatinakihi medallion-arhitektuuri andmete sissevõtu-, teisendus-, tunnuse- ja andmekvaliteedikonveierites
- Suhtle klientide ja sidusrühmadega esitlustel, lansseerimistel, nõuete kogumise kohtumistel ja probleemilahenduse aruteludel
- Muuda klientide ja partnerite tagasiside toote- ja inseneritöö prioriteetideks koostöös tootehaldusega
- Loo puhast, hooldatavat ja põhjalikult testitud tarkvara
- Panusta arhitektuuri, korduvkasutatavatesse mustritesse ja uute toodete tehnilise suuna kujundamisse
- Uuri ja lahenda tootmisprobleeme, mis puudutavad mudeleid, andmeid ja kliendile suunatud intsidente
Nõuded
- Vähemalt kolm aastat töökogemust masinõppe- või tehisintellektisüsteemide arendamisel ja tootmisse viimisel
- Praktiline masinõppekogemus kogu elutsükli ulatuses, sealhulgas klassifitseerimis-, regressiooni- või prognoosimudelite treenimine, peenhäälestamine ja hindamine
- Oskus hinnata andmete kvaliteeti, tunnuseid ja mudelite jõudlust, võrrelda alternatiive ning põhjendada mudelivalikuid
- Tugev Pythoni oskus ja kogemus avatud lähtekoodiga masinõppetööriistadega, nagu scikit-learn, XGBoost või LightGBM, ning statsmodels
- Tugevad SQL-teadmised ja API-de kavandamise kogemus
- Praktiline tootmiskogemus tehisintellekti- või LLM-funktsioonide tarnimisel, sealhulgas RAG-konveierite või vektorandmebaasidega
- Kogemus tehisintellekti toel programmeerimistööriistadega, nagu Claude, Cursor või GitHub Copilot
- Kogemus Azure'i, AWS-i või Google Cloudiga
- Kogemus pilvepõhiste andmekonveierite ja ETL-protsesside loomisel medallion-arhitektuuris
- Kogemus mudelite juurutamisel ja nende tootmisjõudluse jälgimisel
- Suurepärased suhtlusoskused ning enesekindlus klientidele esitluste, kõnede ja töötubade läbiviimisel
- Paindlik, tootefookusega, koostööaldis, uudishimulik ja vastutustundlik tööstiil
- Valdad inglise keelt kirjalikult ja suuliselt
- Usaldusväärne ja tulemusele keskendunud, oskad anda realistlikke hinnanguid ning tuua riskid varakult välja
- Aktiivne GitHubi profiil või portfoolio, mis näitab isiklikke või kõrvalprojekte
- Eeliseks on Java, Springi või Spring Booti kogemus
- Eeliseks on kokkupuude generatiivsete avataride või video renderdamise tehnoloogiatega
- Eeliseks on kõnest tekstiks teisendamise või transkriptsiooni töövoogude tundmine, sealhulgas mitmekeelne häälsisend
- Eeliseks on agentide orkestreerimise raamistike või mitmeastmeliste tööriistakasutusmustrite tundmine
- Eeliseks on Go kogemus
- Eeliseks on MLOpsi kogemus, mis hõlmab eksperimentide jälgimist, mudelite versioonihaldust ja nihke jälgimist
- Eeliseks on Vue või Reacti ning Node.js-i töökogemus