A.P. Moller - Maersk היא חברת לוגיסטיקה משולבת המסייעת לעסקים לנהל שילוח בינלאומי באמצעות כלים דיגיטליים ורשת ימית רחבה. השירותים שלה תומכים בשלבים מרכזיים בתנועת מטענים, כולל תמחור משלוחים, הזמנה, הגשת מסמכים ומעקב אחר מטענים. החברה משרתת ענפים כמו רכב, בנייה, ייעוץ, מוצרי צריכה בתנועה מהירה, קמעונאות ותרופות, ומציעה הזדמנויות תעסוקה בארגון גלובלי גדול המתמקד בחיבור בין שרשראות אספקה.
מהנדס תוכנה, נתונים ובינה מלאכותית/למידת מכונה – בנגלורו במשרד
בנו כמהנדס תוכנה את פלטפורמת הנתונים, הבינה המלאכותית, למידת המכונה והבינה המלאכותית היוצרת הניתנת לשימוש חוזר של מארסק. פתחו צינורות נתונים מדרגיים, פתרונות למידת מכונה ויכולות בינה מלאכותית סוכנותיות למודיעין שרשרת האספקה.
תיאור
- תכננו ובנו מערכות נתונים ובינה מלאכותית מדרגיות לעומסי עבודה עתירי נתונים
- צרו תשתיות נתונים אמינות ומוצרים הניתנים לשימוש חוזר ממקורות מגוונים
- פתחו צינורות אמינים לעיבוד אצווה, זרימה וכמעט בזמן אמת בהתאם לצורכי העסק
- קדמו גישה לנתונים אמינים באמצעות דמוקרטיזציה ויכולות בשירות עצמי
- יישמו יכולות של איכות נתונים, ממשל, מקור נתונים, מטא-נתונים, אבטחה ונראות תפעולית
- הגדירו הקשר עסקי משותף וסמנטיקה עבור יישומים, מודלי למידת מכונה, בינה מלאכותית יוצרת וסוכני בינה מלאכותית
- העבירו פתרונות למידת מכונה לייצור עבור חיזוי, תחזיות, סיכונים, זיהוי חריגות, המלצות ואופטימיזציה
- ספקו יישומי בינה מלאכותית יוצרת ומודלי שפה גדולים מוכנים לייצור באמצעות RAG, הטמעות, חיפוש וקטורי וקריאות לכלים
- פתחו מערכות בינה מלאכותית סוכנותיות המסיקות על סמך נתונים אמינים, משתמשות בכלים ובממשקי API, מספקות המלצות ונוקטות פעולות
- צרו אמצעי הגנה, בקרות גישה, ניטור ופיקוח אנושי עבור מערכות בינה מלאכותית וסוכנים
- פתחו ממשקי API, שירותים ותהליכי עבודה הניתנים לשימוש חוזר ומחברים בין נתונים, יישומים ויכולות בינה מלאכותית
- השתמשו ב-Pipedream או בכלי תהליכי עבודה דומים כאשר הם מוסיפים ערך
- קבלו החלטות טכנולוגיות וארכיטקטוניות המאזנות בין מדרגיות, אמינות, אבטחה, ביצועים ועלות
- חזקו את שיטות ההנדסה באמצעות בדיקות, CI/CD ונראות תפעולית
- השתתפו בהערכות ארכיטקטורה, בתכנון טכני ובסקירות קוד
- הדריכו מהנדסים ותרמו לתקני הנדסה וארכיטקטורה משותפים
- שתפו פעולה עם מהנדסים, מדעני נתונים, אדריכלים, צוותי מוצר ומומחי שרשרת אספקה
- תרמו לפלטפורמת הדור הבא של מארסק למודיעין דיגיטלי של שרשרת האספקה
דרישות
- לפחות ארבע שנות ניסיון בהנדסת תוכנה, הנדסת נתונים, הנדסת בינה מלאכותית ולמידת מכונה או בתחום קשור
- ניסיון בתכנון ובאספקה של מערכות מדרגיות, מבוזרות ועתירות נתונים
- ניסיון בתרומה לארכיטקטורה ולתכנון טכני של פלטפורמות נתונים או בינה מלאכותית או בבעלות עליהם
- מיומנויות תכנות חזקות ב-Java וב-Python
- ידע מעמיק בארכיטקטורת נתונים, מידול נתונים, מערכות מבוזרות ועיבוד נתונים
- ניסיון בבניית צינורות נתונים, מוצרי נתונים או פלטפורמות נתונים בקנה מידה גדול
- ניסיון עם Kafka, Spark, Databricks, Flink או טכנולוגיות דומות
- ניסיון בעבודה עם מסדי נתונים יחסיים ו/או NoSQL
- ידע מעשי באיכות נתונים, ממשל, מטא-נתונים, מקור נתונים ונראות תפעולית
- ניסיון מעשי בהעברת מודלי למידת מכונה לייצור, כולל פריסה, ניטור והערכה
- ניסיון בפיתוח יישומי בינה מלאכותית יוצרת ומודלי שפה גדולים מעשיים ומוכנים לייצור
- הבנה של RAG, הטמעות, חיפוש וקטורי, קריאות לכלים והערכת מודלי שפה גדולים
- ניסיון או חשיפה משמעותית לסוכני בינה מלאכותית ולתהליכי עבודה סוכנותיים
- הבנה של אבטחת בינה מלאכותית, אמצעי הגנה, בקרת גישה ופיקוח אנושי
- ניסיון בפלטפורמת ענן אחת לפחות, כגון Azure, AWS או Google Cloud
- שיטות הנדסת תוכנה חזקות הכוללות בדיקות אוטומטיות, CI/CD ותפעול ייצור
- יכולות תקשורת ופתרון בעיות מצוינות
- גישה מוכוונת פלטפורמה המתמקדת ביכולות הניתנות לשימוש חוזר
- יתרון: ניסיון בלוגיסטיקה, שילוח, תחבורה או שרשרת אספקה
- יתרון: ניסיון בארכיטקטורות בזמן אמת ומונעות אירועים
- יתרון: ניסיון ב-MLOps ובניטור מודלים
- יתרון: ניסיון ב-RAG בייצור, בסוכני בינה מלאכותית או בתזמור סוכנים
- יתרון: ניסיון ב-MCP או בדפוסים דומים לשילוב סוכנים וכלים
- יתרון: ניסיון בגרפי ידע, מודלים סמנטיים או פתרון ישויות
- יתרון: ניסיון ב-Pipedream או בפלטפורמות דומות לתהליכי עבודה ואינטגרציה
- יתרון: ניסיון ב-Docker, Kubernetes ובארכיטקטורות cloud-native
- יתרון: ניסיון בהובלת תכנון טכני או ארכיטקטורה לפלטפורמות בקנה מידה גדול
הטבות
- מארסק מחויבת לטיפוח סביבת עבודה מגוונת ומכילה
- מארסק היא מעסיק המעניק הזדמנויות שוות
- התאמות והנגשות נתמכות לאורך תהליך הגשת המועמדות והגיוס