201 – 500 Сотрудники
Спонсор визы квалифицированного работникаИскусственный интеллектКонсалтингМаркетингParser — технологическая и консалтинговая компания, основанная в 2018 году. Она помогает организациям применять искусственный интеллект, данные и программную инженерию для решения сложных бизнес-задач. Компания занимается разработкой программного обеспечения на заказ, использованием ИИ и данных, проектированием продуктов и консультированием по вопросам цифровой трансформации. Parser сотрудничает с лидерами технологической отрасли, создавая адаптируемые решения с учётом их целей, объединяя инженерную экспертизу с практичным подходом к инновациям и стремлением к долгосрочному партнёрству с клиентами.
Старший инженер серверной разработки, MLOps
Создавайте масштабируемую инфраструктуру MLOps для мирового лидера туристической отрасли: конвейеры данных, развертывание моделей и системы машинного обучения в реальном времени. Присоединяйтесь к гибридной команде Parser в Испании.
Описание
- Разрабатывайте масштабируемую инфраструктуру для обучения моделей машинного обучения, их развертывания и пакетного или потокового обслуживания.
- Создавайте и поддерживайте конвейеры данных для обработки больших объемов информации и разработки признаков.
- Оптимизируйте использование вычислительных ресурсов и повышайте производительность обслуживания моделей в системах машинного обучения.
- Настраивайте мониторинг, журналирование и оповещения для систем машинного обучения.
- Помогайте развивать практики эксплуатации машинного обучения, включая конвейеры CI/CD.
- Сотрудничайте с дата-сайентистами, чтобы переносить модели из разработки в промышленную эксплуатацию.
- Оценивайте и внедряйте новые технологии.
- Наставляйте и поддерживайте младших инженеров.
- Объясняйте технические решения заинтересованным сторонам с разным уровнем подготовки.
Требования
- Степень бакалавра или магистра в области информатики, разработки программного обеспечения или смежной технической сфере.
- Как правило, 6–7 лет опыта работы в сфере разработки программного обеспечения, данных или машинного обучения.
- Развитые навыки решения задач.
- Уверенное владение Java; знание Python будет преимуществом.
- Понимание алгоритмов машинного обучения и архитектур моделей.
- Опыт разработки масштабируемых и надежных систем машинного обучения.
- Опыт работы с облачными платформами, например AWS.
- Опыт работы с Docker или другими средствами контейнеризации.
- Опыт работы с масштабируемыми системами обработки данных, например Spark или Kafka.
- Знакомство с инструментами CI/CD, например GitHub Actions.
- Знакомство с технологиями обслуживания моделей, например MLflow.
- Умение эффективно взаимодействовать с разными командами.
Преимущества
- Дружная команда, где ценят обмен знаниями и постоянное обучение.
- Культура работы, ориентированная на действия.
- Возможность создавать инфраструктуру MLOps и машинного обучения для систем реального времени с использованием таких технологий, как Java, Python, AWS, Docker, Kafka, Spark и MLflow.