AILY LABS разрабатывает приложение для интеллектуальной поддержки принятия решений на основе ИИ для бизнеса. Доступное на мобильных платформах приложение помогает командам быстрее принимать более обоснованные решения, повышать продуктивность и улучшать результаты. Компания зарегистрирована как Aily Labs GmbH и находится в Мюнхене, Германия.
Ведущий инженер по ИИ и машинному обучению — AILY LABS, Испания (гибридный формат)
Руководите разработкой промышленной инфраструктуры ИИ и машинного обучения для корпоративной платформы AILY LABS по аналитике и поддержке принятия решений. Управляйте командой из четырёх и более инженеров и ведите технические инициативы в Испании; в описании роли указаны Мадрид или Барселона.
Описание
- Создавайте и поддерживайте конвейеры машинного обучения: от обработки данных до развёртывания и мониторинга.
- Разрабатывайте API, инструменты и библиотеки для более чем 100 специалистов команды ИИ.
- Представляйте результаты, выявляйте возможности и объясняйте продукт, а также его программную и ИИ-основу.
- Наставляйте младших коллег в технических вопросах.
- Руководите сложными проектами и техническими инициативами от первоначального проектирования до реализации.
- Поддерживайте качество личного вклада и результатов команды.
- Сотрудничайте с командами DevOps, Front End, Data Engineering и Back End по вопросам обмена данными и архитектуры.
- Управляйте командой как минимум из четырёх инженеров по ИИ и машинному обучению и определяйте её дорожную карту.
- Развивайте инфраструктуру ИИ и машинного обучения и конвейеры, лежащие в основе платформы AILY LABS по аналитике и поддержке принятия решений.
Требования
- Не менее семи лет профессионального опыта.
- Глубокие знания в области ИИ и машинного обучения.
- Уверенное владение Python.
- Опыт работы с API, Kubernetes, Docker и облачными платформами.
- Надёжные практики разработки программного обеспечения.
- Глубокая экспертиза в ИИ и машинном обучении.
- Отличные навыки решения проблем.
- Готовность и способность руководить младшими коллегами и наставлять их.
- Умение одновременно вести несколько технических инициатив.
- Знание современного стека ИИ и машинного обучения, включая AWS, FastAPI, Docker, Kubernetes, Python, CI/CD, Airflow, агентное программирование и конкурентное выполнение задач.
- Нацеленность на результат и способность работать на стыке ИИ, бизнеса, инженерии машинного обучения и продукта.
- Умение эффективно взаимодействовать с дата-сайентистами, продакт-менеджерами и инженерами.
- Комфортная работа в условиях неопределённости, инициативность и практический подход, характерные для стартапа.