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PAR Technology
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1001 – 5000 Dipendenti
Alimenti e bevandeConsulenzaLogistica
PAR Technology sviluppa tecnologie per ristoranti, aziende del settore alberghiero e altri ambienti di servizi ad alto volume. La sua piattaforma riunisce sistemi per punti vendita, ordinazioni digitali, pagamenti e strumenti di fidelizzazione dei clienti per aiutare gli operatori a coordinare i flussi di lavoro tra le attività a contatto con il pubblico e quelle operative interne. PAR Technology serve organizzazioni nella ristorazione rapida e informale, nei cinema, nei casinò, nei parchi tematici, negli hotel e nei negozi di prossimità, con prodotti basati sul cloud progettati per rendere le operazioni più fluide e offrire un’esperienza più coerente agli ospiti.
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Offerte dell’azienda

Ingegnere MLOps, risoluzione dell’identità

Porta in produzione i modelli di risoluzione dell’identità di Bridg per la piattaforma software per ristoranti di PAR Technology. Crea pipeline AWS e Spark, CI/CD, monitoraggio e interfacce dati interrogabili dagli agenti.

USStati UnitiCOColoradoFLFloridaILIllinoisMNMinnesotaNYNew YorkNCCarolina del NordPAPennsylvaniaTXTexas
125.000 $ – 160.000 $ / anno
Da remotoTempo pienoJuniorIntermedioLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
AirflowAmazon RedshiftAWSGraphQLPandasPySparkPythonScikit-LearnSpark

Descrizione

  • Porta il modello di risoluzione dell’identità di Bridg dai notebook a un ambiente di produzione automatizzato e monitorato.
  • Crea e gestisci pipeline di dati e machine learning affidabili e scalabili.
  • Scrivi test e aggiungi osservabilità ai dati di corrispondenza.
  • Ottimizza i job Spark e crea workflow CI/CD.
  • Rafforza i test di sistema e la documentazione.
  • Collabora con il team di data science per realizzare sistemi di machine learning in produzione.
  • Conduci analisi esplorative dei dati e indaga sulla loro qualità.
  • Mantieni le pipeline di feature e la coerenza tra addestramento e servizio dei modelli.
  • Valuta i modelli champion e challenger e segnala risultati anomali.
  • Crea interfacce leggere che consentano ai workflow degli agenti di interrogare i risultati della risoluzione dell’identità.
  • Usa l’IA per programmare, rifattorizzare, creare infrastruttura come codice e documentazione di progettazione, riassumere log ed esecuzioni, esplorare dataset e generare casi di valutazione.
  • Riporta al direttore Prodotto di Bridg.

Requisiti

  • Da 2 a 4 anni di esperienza nella creazione di sistemi di dati o machine learning per la produzione.
  • Laurea in informatica, ingegneria dei dati o un campo correlato, oppure esperienza pratica equivalente.
  • Esperienza nella creazione e nella manutenzione di pipeline di machine learning o dati automatizzate e testate.
  • Esperienza nel miglioramento del CI/CD per workflow di dati o machine learning, inclusi processi basati su Git, test unitari e di integrazione automatizzati e promozione tramite branch tra sviluppo, preproduzione e produzione.
  • Esperienza con strumenti di orchestrazione dei workflow come Airflow, Step Functions o Databricks Workflows, inclusi tentativi ripetuti, backfill, monitoraggio degli SLA e avvisi.
  • Familiarità con il monitoraggio degli esperimenti e i registri dei modelli, come MLflow.
  • Conoscenza di monitoraggio e osservabilità, controlli di qualità dei dati e di deriva dello schema, nonché della deriva delle distribuzioni di input e output.
  • Esperienza con infrastruttura come codice, gestione dei segreti e ambienti Python riproducibili.
  • Esperienza in produzione con i servizi AWS, tra cui S3, EMR, Glue, Step Functions, Lambda, IAM e CloudWatch.
  • Conoscenza pratica delle prestazioni di Spark, tra cui skew, shuffle, spill, partizionamento e strategie di join.
  • Esperienza nel fornire output elaborati a sistemi a valle come Redshift.
  • Capacità di condurre analisi esplorative dei dati e indagini sulla qualità dei dati.
  • Esperienza nella creazione e manutenzione di pipeline di feature e nel garantire la coerenza tra addestramento e servizio.
  • Basi di statistica applicata, tra cui probabilità, test d’ipotesi, campionamento e metriche di valutazione.
  • Padronanza dello stack di data science Python, inclusi pandas, scikit-learn e PySpark.
  • Interesse per l’integrazione dei dati con agenti basati su LLM e disponibilità a creare interfacce come server MCP, endpoint REST o GraphQL o feed strutturati.
  • Buon giudizio nella gestione dei contratti sui dati.
  • A proprio agio nel lavorare con dataset contenenti informazioni personali identificabili.
  • Uso quotidiano di assistenti di programmazione basati sull’IA, assumendosi la responsabilità di rivedere e testare il codice generato dall’IA.
  • È necessario essere legalmente autorizzati a lavorare negli Stati Uniti o in Canada.
  • Non si deve essere vincolati da un accordo restrittivo che impedisca l’assunzione presso PAR.

Benefit

  • Idoneità a ricevere un bonus.
  • Possibile compenso aggiuntivo, incluse commissioni e/o partecipazione azionaria, se applicabile.
  • Modalità di lavoro da remoto nelle località idonee.
  • Adeguamenti ragionevoli per le persone con disabilità.

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