Salve.Inno je tvrtka za zapošljavanje i savjetovanje osnovana 2024. godine sa sjedištem u Gdanjsku u Poljskoj. Njezin mali tim pomaže tvrtkama pri zapošljavanju kroz prilagođene strategije zapošljavanja, globalno pronalaženje stručnjaka za rad na daljinu, provjeru kandidata i iskustva zapošljavanja putem karijernih stranica. Tvrtka posluje u području savjetovanja, marketinga i logistike, a iskustvo u zapošljavanju obuhvaća radna mjesta u marketingu, forexu i iGamingu. Salve.Inno također podržava organizacije u području komunikacije, raznolikosti, jednakosti i uključivosti (DE&I) te razvoja učinkovitijih procesa zapošljavanja, objavljuje prilike za rad na daljinu i pruža savjetodavne usluge za globalno tržište talenata.
Senior inženjer strojnog učenja, voditelj primijenjene umjetne inteligencije i MLOps-a
Vodi produkcijska rješenja umjetne inteligencije i MLOps u međunarodnoj organizaciji. Oblikuje prediktivne modele, upravljanje, implementaciju i skalabilnu arhitekturu strojnog učenja.
Opis
- Preuzeti odgovornost za modele strojnog učenja od razvoja do produkcijskog praćenja i ponovnog treniranja.
- Voditi projekte primijenjene umjetne inteligencije u područjima životne vrijednosti korisnika, odljeva korisnika, prijevara i sprječavanja zlouporabe.
- Izgrađivati i unaprjeđivati okvire MLOps-a, automatiziranu implementaciju, CI/CD, promicanje među okruženjima i upravljanje životnim ciklusom modela.
- Uspostaviti praćenje performansi modela, pomaka podataka, kvalitete podataka i poslovnih rezultata.
- Postavljati strategije ponovnog treniranja modela, postupke eskalacije i prakse stalnog unaprjeđenja.
- Koristiti SHAP i atribuciju značajki kako bi modeli bili transparentniji i lakši za tumačenje.
- Postavljati standarde za upravljanje modelima, dokumentaciju, kontrolu verzija, ponovljivost i mogućnost revizije.
- Surađivati s timom za podatkovno inženjerstvo na skalabilnim cjevovodima, inženjerstvu značajki i pouzdanoj podatkovnoj infrastrukturi.
- Pretvarati poslovne izazove u praktična i skalabilna rješenja umjetne inteligencije u suradnji s timovima za proizvod, rizike, komercijalne aktivnosti i drugim timovima.
- Pregledavati performanse modela u produkciji radi poboljšanja točnosti, pouzdanosti i poslovnog učinka.
- Održavati produkcijske standarde stabilnosti, skalabilnosti, održivosti i operativne učinkovitosti.
- Usmjeravati i mentorirati kolege inženjere.
- Usklađivati brzu isporuku MVP-a s dugoročnom pouzdanošću i skalabilnošću u produkciji.
Zahtjevi
- Imati najmanje 5 do 8 godina profesionalnog iskustva u izgradnji, implementaciji i održavanju modela strojnog učenja u produkciji.
- Napredno poznavati Python i imati čvrste temelje softverskog inženjerstva.
- Razumjeti algoritme strojnog učenja, evaluaciju modela, inženjerstvo značajki i prediktivno modeliranje.
- Imati praktično iskustvo s problemima strojnog učenja u produkciji, kao što su curenje podataka, pomak modela, kvaliteta podataka i stabilnost modela.
- Imati praktično iskustvo s Apache Sparkom ili PySparkom za distribuirano računalstvo i obradu velikih količina podataka.
- Imati iskustvo s MLflowom ili usporedivom platformom za upravljanje životnim ciklusom strojnog učenja.
- Projektirati, implementirati i održavati CI/CD cjevovode, po mogućnosti uz GitHub Actions.
- Napredno poznavati SQL i imati iskustvo u radu s velikim i složenim skupovima podataka.
- Razumjeti implementaciju modela, praćenje, otkrivanje pomaka, ponovno treniranje i održavanje u produkciji.
- Implementirati metode objašnjivosti i interpretabilnosti modela, poput SHAP-a.
- Isporučiti rješenja umjetne inteligencije i strojnog učenja koja su donijela mjerljiva komercijalna ili operativna poboljšanja.
- Razumjeti zahtjeve za upravljanje modelima, verzioniranje, dokumentaciju i ponovljivost.
- Moći projektirati skalabilne, pouzdane i održive arhitekture strojnog učenja.
- Imati izraženo analitičko razmišljanje i vještine rješavanja problema.
- Jasno komunicirati složene tehničke ideje netehničkim dionicima.
- Imati iskustvo u suradnji među timovima kao što su podatkovno inženjerstvo, proizvod, rizici i komercijalne aktivnosti.
- Usklađivati brz razvoj i isporuku MVP-a s kvalitetnim produkcijskim inženjerstvom.
- Pokazivati vodstvo kroz mentoriranje, tehnički utjecaj i primjenu dobrih inženjerskih praksi.
- Pristupati isporuci rješenja umjetne inteligencije proaktivno, samostalno i usmjereno na rezultate.
Pogodnosti
- Konkurentna naknada u skladu s iskustvom i kvalifikacijama.
- Sveobuhvatni programi edukacije zaposlenika i profesionalnog razvoja.
- Prilike za vođenje inicijativa umjetne inteligencije i strojnog učenja s velikim učinkom.
- Rad s naprednim tehnologijama strojnog učenja i suvremenim praksama MLOps-a.
- Međunarodno radno okruženje i suradnja među različitim funkcijama.
- Događanja na razini tvrtke, tima i grupe.
- Pogodnosti za rođendan i vjernost.
- Mogućnosti profesionalnog razvoja i tehničkog vodstva.
- Dodatne pogodnosti i poticaji za zaposlenike.