Salve.Inno er et rekrutterings- og konsulentselskap som ble grunnlagt i 2024 og har hovedkontor i Gdańsk i Polen. Det lille teamet hjelper virksomheter med å ansette gjennom skreddersydde rekrutteringsstrategier, global sourcing for fjernarbeid, screening av kandidater og karrieresider som gir bedre rekrutteringsopplevelser. Selskapet arbeider innen konsulentvirksomhet, markedsføring og logistikk, med rekrutteringserfaring innen roller i markedsføring, forex og iGaming. Salve.Inno støtter også organisasjoner med kommunikasjon, DEI og utvikling av mer effektive rekrutteringsprosesser, samtidig som selskapet publiserer muligheter for fjernarbeid og tilbyr konsulenttjenester for et globalt talentmarked.
Senior maskinlæringsingeniør, leder for anvendt AI og MLOps
Led produksjonssetting av AI-løsninger og MLOps i en internasjonal organisasjon. Form prediktive modeller, styring, utrulling og skalerbar maskinlæringsarkitektur.
Beskrivelse
- Ha ansvar for maskinlæringsmodeller fra utvikling til produksjonsovervåking og retrening.
- Lede prosjekter innen anvendt AI for kundens livstidsverdi, kundefrafall, svindel og forebygging av misbruk.
- Bygge og forbedre MLOps-rammeverk, automatiserte utrullinger, CI/CD, promotering mellom miljøer og håndtering av modellenes livssyklus.
- Etablere overvåking av modellens ytelse, datadrift, datakvalitet og forretningsresultater.
- Fastsette strategier for retrening av modeller, eskaleringsprosedyrer og kontinuerlig forbedring.
- Bruke SHAP og attribusjon av egenskaper for å gjøre modeller mer transparente og forståelige.
- Fastsette standarder for modellstyring, dokumentasjon, versjonskontroll, reproduserbarhet og revisjonssporbarhet.
- Samarbeide med Data Engineering om skalerbare datapipelines, feature engineering og pålitelig datainfrastruktur.
- Omsette forretningsutfordringer til praktiske, skalerbare AI-løsninger sammen med produkt-, risiko-, kommersielle og andre team.
- Gå gjennom modellenes ytelse i produksjon for å forbedre nøyaktighet, pålitelighet og forretningseffekt.
- Opprettholde produksjonsstandarder for stabilitet, skalerbarhet, vedlikeholdbarhet og effektiv drift.
- Veilede og mentorere andre ingeniører.
- Balansere rask levering av MVP-er med varig driftssikkerhet og skalerbarhet.
Krav
- Ha minst 5–8 års yrkeserfaring med å bygge, rulle ut og vedlikeholde maskinlæringsmodeller i produksjon.
- Ha avanserte ferdigheter i Python og et solid grunnlag innen programvareutvikling.
- Forstå maskinlæringsalgoritmer, modelevaluering, feature engineering og prediktiv modellering.
- Ha praktisk erfaring med ML-utfordringer i produksjon, som datalekkasje, modelldrift, datakvalitet og modellstabilitet.
- Ha praktisk erfaring med Apache Spark eller PySpark for distribuert databehandling og behandling av store datamengder.
- Ha brukt MLflow eller en tilsvarende plattform til å administrere maskinlæringens livssyklus.
- Ha utformet, implementert og vedlikeholdt CI/CD-pipelines, helst med GitHub Actions.
- Ha avanserte SQL-ferdigheter og erfaring med å arbeide med store, komplekse datasett.
- Forstå modellutrulling, overvåking, driftdeteksjon, retrening og vedlikehold i produksjon.
- Ha implementert metoder for modellforklarbarhet og tolkbarhet, for eksempel SHAP.
- Ha levert AI/ML-løsninger som har gitt målbare kommersielle eller operative forbedringer.
- Forstå krav til modellstyring, versjonering, dokumentasjon og reproduserbarhet.
- Kunne utforme skalerbare, pålitelige og vedlikeholdbare maskinlæringsarkitekturer.
- Ha sterk analytisk tenkning og gode problemløsningsevner.
- Kommunisere komplekse tekniske ideer tydelig til interessenter uten teknisk bakgrunn.
- Ha jobbet på tvers av team som Data Engineering, Product, Risk og Commercial.
- Balansere rask utvikling og MVP-leveranse med solid produksjonsutvikling.
- Vise lederskap gjennom mentoring, teknisk påvirkning og gode utviklingspraksiser.
- Ha en proaktiv, selvstendig og resultatorientert tilnærming til levering av AI-løsninger.
Fordeler
- Konkurransedyktig kompensasjon basert på erfaring og kvalifikasjoner.
- Omfattende opplæring og faglig utvikling for ansatte.
- Mulighet til å lede AI- og maskinlæringsinitiativer med stor påvirkning.
- Erfaring med avansert maskinlæringsteknologi og moderne MLOps-praksis.
- Et internasjonalt arbeidsmiljø med samarbeid på tvers av fagområder.
- Arrangementer for selskapet, teamet og konsernet.
- Fordeler knyttet til bursdag og ansiennitet.
- Muligheter for faglig vekst og teknisk lederskap.
- Ytterligere ansattfordeler og insentiver.