SSC HR Solutions yra 2006 m. įkurta visapusiškas žmogiškųjų išteklių konsultavimo paslaugas teikianti įmonė. Ji padeda organizacijoms valdyti darbuotojus visais darbo santykių etapais – nuo darbuotojų paieškos ir administravimo iki darbo santykių nutraukimo. Paslaugos pritaikomos prie konkrečių talentų ugdymo poreikių. Egipte, Jungtiniuose Arabų Emyratuose, Saudo Arabijoje ir Bahreine veikianti SSC HR Solutions bendradarbiauja su konsultavimo, logistikos ir sveikatos priežiūros organizacijomis, siekdama spręsti darbuotojų poreikius ir prisidėti prie tvaraus verslo vystymo.
Vyresnysis mašininio mokymosi inžinierius – Egiptas (nuotolinis darbas)
Vadovaukite gamybinio mašininio mokymosi sprendimams klientų vertinimo srityje, įskaitant atšaukimo, polinkio, kliento gyvavimo trukmės vertės, ketinimo išleisti ir atsako modelius. Būkite atsakingi už MLOps, diegimą, pakartotinį mokymą, stebėseną, vertinimą ir kalibravimą savarankiškai valdomoje duomenų platformoje.
Aprašymas
- Būkite atsakingi už produkto prognozuojamus klientų įverčius atšaukimo, polinkio, kliento gyvavimo trukmės vertės, ketinimo išleisti ir atsako naudojimo atvejams.
- Taikykite mašininį mokymąsi ir lentelinį prognozuojamąjį modeliavimą klientų duomenims.
- Kurkite ir prižiūrėkite gamybinius klientų prognozavimo ir vertinimo modelius.
- Valdykite visą modelio gyvavimo ciklą – nuo mokymo ir diegimo iki pakartotinio mokymo, stebėsenos, vertinimo ir kalibravimo.
- Vykdykite modelius savarankiškai valdomos duomenų platformos aplinkoje.
- Prisidėkite prie į gamybą orientuotų prognozuojamojo modeliavimo iniciatyvų.
Reikalavimai
- Įrodyta patirtis taikant mašininio mokymosi modelius gamyboje, o ne vien mokslinių tyrimų ar koncepcijos patikros aplinkose.
- Tvirta praktinė lentelinio prognozuojamojo modeliavimo naudojant klientų duomenis patirtis.
- Patirtis kuriant atšaukimo arba polinkio modelius telekomunikacijų, bankininkystės ar mažmeninės prekybos srityse.
- Gebėjimas kurti mokymo, diegimo ir pakartotinio mokymo procesus savarankiškai valdomoje aplinkoje.
- Praktinė MLOps patirtis dirbant su modelių registrais, versijomis, pakartotiniu mokymu, stebėsena ir poslinkio aptikimu.
- Gebėjimas dirbti duomenų platformoje, o ne vien pasikliauti bloknotais.
- Patirtis taikant uplift arba priežastinį modeliavimą papildomam tiksliniam nukreipimui.
- Feature store projektavimo žinios.
- Gebėjimas bendradarbiauti su komercijos suinteresuotosiomis šalimis apibrėžiant, kaip bus naudojamos prognozės.