Arrow Electronics — глобальная компания, предлагающая технологические решения и услуги в области управления цепочками поставок для производителей технологий и поставщиков услуг. Компания занимается дистрибуцией с добавленной стоимостью, управлением цепочками поставок, поддержкой маркетинга и развития бизнеса, решениями для перспективных технологий, проектированием, управлением центрами обработки данных и утилизацией ИТ-активов. Благодаря широкому спектру услуг Arrow поддерживает разработку, поставку и управление жизненным циклом технологических продуктов в различных отраслях, помогая сделать передовые технологии более доступными и упростить их вывод на рынок.
Инженер по ИИ и машинному обучению
Создавайте масштабируемые MLOps-конвейеры и решения на основе больших языковых моделей для инженерных услуг eInfochips. Разрабатывайте, отслеживайте и контролируйте системы машинного обучения.
Описание
- Разрабатывайте решения в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
- Проектируйте масштабируемые MLOps-конвейеры с использованием Azure ML, MLflow, Databricks Asset Bundles (DAB) и CI/CD/CT.
- Создавайте модели обучения с учителем, без учителя и с подкреплением.
- Разрабатывайте признаки и оценивайте производительность моделей.
- Отслеживайте дрейф моделей и настраивайте автоматические оповещения.
- Выстраивайте процессы управления данными, отслеживания их происхождения, управления метаданными и обеспечения соответствия требованиям.
- Проектируйте и внедряйте решения на основе больших языковых моделей с использованием RAG, агентного ИИ, MCP и промпт-инжиниринга.
- Создавайте панели Power BI для мониторинга моделей и отчетности по ключевым бизнес-показателям.
- Применяйте надежные практики разработки программного обеспечения при написании кода машинного обучения.
- Оценивайте практическое применение генеративного ИИ, агентного ИИ и больших языковых моделей.
- Наставляйте младших коллег, проверяйте код и проводите технические сессии по обмену знаниями.
Требования
- Опыт работы от 4 до 8 лет.
- Предпочтителен срок выхода на работу от 0 до 45 дней.
- Глубокие знания методов обучения с учителем, без учителя и с подкреплением, оценки моделей и разработки признаков.
- Уверенное владение TensorFlow, PyTorch и Keras.
- Практический опыт работы со сверточными и рекуррентными нейронными сетями (CNN и RNN).
- Продвинутые навыки программирования на Python, включая NumPy, Pandas и scikit-learn.
- Практический опыт работы со Spark; опыт работы с Databricks будет преимуществом.
- Знакомство с Hadoop и Kafka.
- Опыт работы с сервисами машинного обучения, хранилищами данных и вычислительными ресурсами в Azure, AWS или GCP.
- Глубокий опыт работы с MLOps.
- Уверенные навыки работы с SQL и NoSQL, а также моделирования данных.
- Практический опыт выявления и мониторинга дрейфа моделей и настройки автоматических оповещений.
- Практический опыт внедрения систем управления данными, отслеживания их происхождения, управления метаданными и обеспечения соответствия требованиям.
- Опыт проектирования масштабируемых MLOps-конвейеров с использованием Azure ML, MLflow, Databricks Asset Bundles (DAB) и CI/CD/CT.
- Сертификат Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate будет преимуществом.
- Опыт проектирования и внедрения решений на основе больших языковых моделей с использованием RAG, агентного ИИ, MCP и промпт-инжиниринга будет преимуществом.
- Опыт создания панелей Power BI для мониторинга моделей и отчетности по ключевым бизнес-показателям будет преимуществом.
- Хорошая база в статистике, проверке гипотез и интерпретации данных будет преимуществом.
- Знание практик разработки программного обеспечения для создания повторно используемого, тестируемого и удобного в сопровождении кода машинного обучения.
- Знание генеративного ИИ, агентного ИИ и больших языковых моделей.
- Способность наставлять младших коллег, проверять код и проводить технические сессии по обмену знаниями.
Преимущества
- Конкурентная оплата труда
- Баланс между работой и личной жизнью
- Профессиональное развитие
- Инновационная рабочая среда
- Признание и вознаграждения