Salve.Inno on 2024. aastal asutatud värbamis- ja konsultatsiooniettevõte, mille peakontor asub Poolas Gdańskis. Selle väike meeskond aitab ettevõtetel töötajaid värvata kohandatud värbamisstrateegiate, üleilmse kaugtööjõu leidmise, kandidaatide sõelumise ja karjäärilehtede värbamislahenduste abil. Ettevõte tegutseb konsultatsiooni, turunduse ja logistika valdkonnas ning selle värbamiskogemus hõlmab turunduse, valuutakaubanduse ja iGamingu rolle. Salve.Inno toetab organisatsioone ka kommunikatsiooni, DE&I ning tõhusamate värbamisprotsesside arendamisega, avaldades samal ajal kaugtöövõimalusi ja pakkudes konsultatsiooniteenuseid üleilmsele talenditurule.
Vanem masinõppeinsener, rakendusliku tehisintellekti ja MLOpsi juht
Juhi rahvusvahelises organisatsioonis tootmiskeskkonna tehisintellektilahendusi ja MLOpsi. Arenda ennustusmudeleid, juhtimistavasid, juurutamist ja skaleeritavat masinõppearhitektuuri.
Kirjeldus
- Vastuta masinõppemudelite eest alates arendusest kuni tootmisseire ja ümberõppeni.
- Juhi rakendusliku tehisintellekti projekte kliendi eluea väärtuse, klientide lahkumise, pettuste ja väärkasutuse ennetamise valdkonnas.
- Loo ja täiusta MLOpsi raamistikke, automatiseeritud juurutusi, CI/CD-protsesse, keskkondade edasiviimist ja mudelite elutsükli haldust.
- Loo seire mudelite jõudluse, andmete nihke, andmekvaliteedi ja äritulemuste jälgimiseks.
- Määra mudelite ümberõppe strateegiad, eskaleerimisprotseduurid ja pideva täiustamise tavad.
- Kasuta SHAPi ja tunnuste mõju hindamist, et muuta mudelid läbipaistvamaks ja paremini tõlgendatavaks.
- Määra standardid mudelite haldusele, dokumenteerimisele, versioonihaldusele, korratavusele ja auditeeritavusele.
- Tee andmetehnika tiimiga koostööd skaleeritavate andmetorude, tunnuste loomise ja töökindla andmetaristu arendamisel.
- Muuda äriprobleemid praktilisteks ja skaleeritavateks tehisintellektilahendusteks koos toote-, riski-, äriarenduse ja teiste tiimidega.
- Vaata üle tootmismudelite jõudlus, et parandada täpsust, töökindlust ja ärimõju.
- Hoia tootmisstandardid tasemel, mis tagab stabiilsuse, skaleeritavuse, hooldatavuse ja töö tõhususe.
- Juhenda ja mentorda teisi insenere.
- Leia tasakaal kiire MVP tarnimise ning tootmise pikaajalise töökindluse ja skaleeritavuse vahel.
Nõuded
- Sul on vähemalt 5–8 aastat töökogemust tootmiskeskkonnas kasutatavate masinõppemudelite loomisel, juurutamisel ja hooldamisel.
- Valdad edasijõudnud tasemel Pythonit ning sul on tugev tarkvaraarenduse alus.
- Tunned masinõppe algoritme, mudelite hindamist, tunnuste loomist ja ennustavat modelleerimist.
- Sul on praktiline kogemus tootmise ML-probleemidega, nagu andmeleke, mudelite triiv, andmekvaliteet ja mudelite stabiilsus.
- Sul on praktiline kogemus Apache Sparki või PySparki kasutamisel hajusarvutuseks ja suuremahuliste andmete töötlemiseks.
- Oled kasutanud MLflow'd või võrreldavat platvormi masinõppe elutsükli haldamiseks.
- Oled kavandanud, rakendanud ja hooldanud CI/CD-torusid, eelistatult GitHub Actionsiga.
- Valdad edasijõudnud tasemel SQL-i ning sul on kogemus suurte ja keerukate andmestikega töötamisel.
- Mõistad mudelite juurutamist, seiret, triivi tuvastamist, ümberõpet ja tootmishooldust.
- Oled rakendanud mudelite selgitatavuse ja tõlgendatavuse meetodeid, näiteks SHAPi.
- Oled tarninud tehisintellekti- või ML-lahendusi, mis on toonud mõõdetavat ärilist või töökorralduslikku kasu.
- Mõistad mudelite halduse, versioonimise, dokumenteerimise ja korratavuse nõudeid.
- Oskad kavandada skaleeritavaid, töökindlaid ja hooldatavaid masinõppearhitektuure.
- Sul on tugev analüütiline mõtlemine ja probleemide lahendamise oskus.
- Selgitad keerukaid tehnilisi teemasid selgelt mittetehnilistele sidusrühmadele.
- Oled töötanud koos näiteks andmetehnika, toote-, riski- ja äriarenduse tiimidega.
- Tasakaalustad kiire arenduse ja MVP tarnimise hea tootmistehnilise teostusega.
- Näitad juhtimisoskust mentorluse, tehnilise suunamise ja heade inseneritavade kaudu.
- Lähened tehisintellektilahenduste tarnimisele ennetavalt, iseseisvalt ja tulemustele keskendudes.
Hüved
- Konkurentsivõimeline töötasu vastavalt kogemustele ja kvalifikatsioonile.
- Põhjalikud töötajakoolitused ja professionaalse arengu programmid.
- Võimalus juhtida suure mõjuga tehisintellekti- ja masinõppealgatusi.
- Kokkupuude edasijõudnud masinõppetehnoloogiate ja tänapäevaste MLOpsi tavadega.
- Rahvusvaheline töökeskkond ja koostöö eri valdkondade vahel.
- Ettevõtte, tiimi ja kontserni üritused.
- Sünnipäeva- ja staažihüved.
- Võimalused professionaalseks arenguks ja tehniliseks juhtimiseks.
- Täiendavad töötajahüved ja stiimulid.