LogoFresh Jobs Ahead
PAR Technology
PAR Technology
1,001 – 5,000 Mga Empleyado
LogisticsPagkain at inuminPagkonsulta
Ang PAR Technology ay bumubuo ng teknolohiya para sa mga restaurant, negosyo sa hospitality, at iba pang kapaligirang may mataas na dami ng serbisyo. Pinagsasama ng platform nito ang mga point-of-sale system, digital ordering, mga pagbabayad, at mga tool para sa katapatan ng customer upang matulungan ang mga operator na ayusin ang mga daloy ng trabaho sa harapan at likuran ng operasyon. Naglilingkod ang PAR Technology sa mga organisasyon sa fast-service at fast-casual na kainan, sinehan, casino, theme park, hotel, at convenience store, gamit ang mga produktong cloud-based na idinisenyo upang suportahan ang mas maayos na operasyon at mas pare-parehong karanasan ng bisita.
LinkedIn
Mga Trabaho sa Kumpanya

Inhinyero ng MLOps, Paglutas ng Pagkakakilanlan

Ihatid sa production ang mga modelo ng paglutas ng pagkakakilanlan ng Bridg para sa platform ng restaurant software ng PAR Technology. Bumuo ng mga AWS at Spark pipeline, CI/CD, monitoring, at mga data interface na matatanong ng mga agent.

USEstados UnidosCOColoradoFLFloridaILIllinoisMNMinnesotaNYNew YorkNCHilagang CarolinaPAPennsylvaniaTXTexas
$125,000 – $160,000 / taon
RemoteFull-timeJuniorGitnang antasKinakailangang Wika: InglesInhinyero ng machine learning
AirflowAmazon RedshiftAWSGraphQLPandasPySparkPythonScikit-LearnSpark

Paglalarawan

  • Ilipat ang modelo ng paglutas ng pagkakakilanlan ng Bridg mula sa mga notebook tungo sa mino-monitor at awtomatikong production environment.
  • Bumuo at magpanatili ng maaasahan at nasusukat na mga data at machine learning pipeline.
  • Sumulat ng mga test at magdagdag ng observability para sa match data.
  • I-optimize ang mga Spark job at bumuo ng mga CI/CD workflow.
  • Palakasin ang system testing at dokumentasyon.
  • Makipagtulungan sa data science upang maghatid ng mga machine learning system sa production.
  • Magsagawa ng exploratory data analysis at magsiyasat ng kalidad ng data.
  • Panatilihin ang mga feature pipeline at pagkakapare-pareho ng training at serving ng modelo.
  • Suriin ang mga champion at challenger model at tukuyin ang mga hindi pangkaraniwang resulta.
  • Gumawa ng magagaan na interface upang makapagtanong ang mga agent workflow sa mga output ng paglutas ng pagkakakilanlan.
  • Gamitin ang AI sa pag-code, refactoring, infrastructure as code, dokumentasyon ng disenyo, mga buod ng log at run, paggalugad ng dataset, at pagbuo ng mga evaluation case.
  • Mag-uulat sa Direktor ng Produkto ng Bridg.

Mga Kinakailangan

  • 2–4 na taong karanasan sa pagbuo ng mga data o machine learning system para sa production.
  • Bachelor’s degree sa computer science, data engineering, o kaugnay na larangan, o katumbas na praktikal na karanasan.
  • Karanasan sa pagbuo at pagpapanatili ng awtomatiko at nasubok na machine learning o data pipeline.
  • Karanasan sa pagpapahusay ng CI/CD para sa mga data o machine learning workflow, kabilang ang mga prosesong nakabatay sa Git, awtomatikong unit at integration test, at branch-based na pag-promote sa development, staging, at production.
  • Karanasan sa mga workflow orchestration tool gaya ng Airflow, Step Functions, o Databricks Workflows, kabilang ang mga retry, backfill, SLA monitoring, at alerting.
  • Pamilyar sa experiment tracking at model registry gaya ng MLflow.
  • May kaalaman sa monitoring at observability, mga pagsusuri sa kalidad ng data at schema drift, at drift sa distribution ng input at output.
  • Karanasan sa infrastructure as code, pamamahala ng mga lihim, at mga reproducible na Python environment.
  • Karanasan sa production gamit ang mga serbisyo ng AWS gaya ng S3, EMR, Glue, Step Functions, Lambda, IAM, at CloudWatch.
  • Kaalaman sa mga paksa tungkol sa performance ng Spark gaya ng skew, shuffle, spill, partitioning, at mga estratehiya sa join.
  • Karanasan sa paghahatid ng naprosesong output sa mga downstream system gaya ng Redshift.
  • Kakayahang magsagawa ng exploratory data analysis at pagsisiyasat sa kalidad ng data.
  • Karanasan sa pagbuo at pagpapanatili ng mga feature pipeline at pagpapanatiling pare-pareho ng training at serving.
  • Pundasyon sa applied statistics, kabilang ang probability, hypothesis testing, sampling, at mga evaluation metric.
  • Mahusay sa Python data science stack, kabilang ang pandas, scikit-learn, at PySpark.
  • Interesado sa integrasyon ng data para sa mga agent na gumagamit ng LLM at handang bumuo ng mga interface gaya ng MCP server, REST o GraphQL endpoint, o structured feed.
  • Mahusay magpasya kapag nagtatrabaho sa mga data contract.
  • Komportableng magtrabaho sa mga dataset na may personal na impormasyong pagkakakilanlan.
  • Araw-araw na gumagamit ng AI coding assistant at responsable sa pagsusuri at pagsubok ng code na ginawa ng AI.
  • Dapat may legal na pahintulot na magtrabaho sa United States o Canada.
  • Hindi dapat saklaw ng restrictive covenant agreement na pumipigil sa pagtatrabaho sa PAR.

Mga Benepisyo

  • Kwalipikadong makatanggap ng bonus.
  • Maaaring magkaroon ng karagdagang kompensasyon, kabilang ang komisyon at/o equity, kung naaangkop.
  • May remote work arrangement sa mga kwalipikadong lokasyon.
  • May makatwirang akomodasyon para sa mga taong may kapansanan.

Mga Kaugnay na Trabaho

Alliant Insurance Services

Inhinyero ng AI para sa Dibisyon III

Alliant Insurance Services
B2BPagkonsultaSeguro
USEstados UnidosRemoteFull-timeGitnang antasSeniorKinakailangang Wika: InglesInhinyero ng AIInhinyero ng machine learning
CloudMga distributed systemPythonTypeScript

Pangunahan ang arkitektura at pagiging maaasahan ng pinagsasaluhang imprastraktura ng LLM habang pinalalawak ang paggamit nito sa mga produkto. Bumuo ng mga serbisyong pang-orchestrate, observability, at production na magagamit muli.

Buksan
Volga Partners

Remote na Espesyalista sa Anotasyon ng Data, Pagtukoy ng Bagay — Estados Unidos

Volga Partners
1,001 – 5,000 Mga Empleyado
Sponsor ng H1B VisaArtipisyal na intelihensiyaB2BKorporasyon
USEstados Unidos
$14 – $15 / oras
RemoteFull-timeGitnang antasSeniorKinakailangang Wika: InglesInhinyero ng machine learningInhinyero sa Computer Vision

Lagyan ng anotasyon ang mga visual dataset para sa mga proyektong AI ng Volga Partners sa pamamagitan ng paglalagay ng label sa mga bagay upang masuportahan ang mga computer vision system. Tumulong na mapahusay ang kalidad ng pagtukoy ng bagay sa pamamagitan ng maingat at pare-parehong trabaho.

Buksan
KeyrusCloud

Inhinyero ng AI na Naka-deploy sa Kliyente

KeyrusCloud
11 – 50 Mga Empleyado
KorporasyonPagkonsultaSaaS
USEstados UnidosNYNew York
$135,000 – $155,000 / taon
RemoteFull-timeGitnang antasSeniorKinakailangang Wika: InglesInhinyero ng AIInhinyero ng machine learning
AWSAzureCloudDockerJavaJavaScriptKubernetesPythonTypeScript

Mag-deploy ng mga production AI solution para sa Keyrus, isang enterprise intelligence consultancy. Ikonekta ang mga API, cloud platform, enterprise system, at workflow ng kliyente.

Buksan
Netflix

Senior Software Engineer, Pagbuo ng Modelo ng AI Platform

Netflix
B2CMidya
USEstados Unidos
$466,000 – $750,000 / taon
RemoteFull-timeGitnang antasSeniorKinakailangang Wika: InglesInhinyero ng AIInhinyero ng machine learning
AirflowAWSC++JavaPythonScala

Buuin ang AI Platform ng Netflix para suportahan ang pagbuo, pag-eeksperimento, at pag-deploy ng mga machine learning model. Makipagtulungan sa mga researcher at data scientist para pahusayin ang mga tool sa buong siklo ng machine learning.

Buksan