201 – 500 Zamestnanci
Sponzor víza pre kvalifikovaných pracovníkovMarketingPoradenstvoUmelá inteligenciaParser je technologická a konzultačná spoločnosť založená v roku 2018, ktorá pomáha organizáciám využívať umelú inteligenciu, dáta a softvérové inžinierstvo pri riešení komplexných obchodných potrieb. Jej činnosť zahŕňa vývoj softvéru na mieru, využitie umelej inteligencie a dát, návrh produktov a poradenstvo v oblasti digitálnej transformácie. Parser spolupracuje s technologickými lídrami na tvorbe flexibilných riešení prispôsobených ich cieľom, pričom spája technické odborné znalosti so zameraním na praktické inovácie a dlhodobé partnerstvá s klientmi.
Senior backend inžinier pre MLOps
Budujte škálovateľnú infraštruktúru MLOps pre poprednú globálnu spoločnosť v cestovnom ruchu vrátane dátových tokov, nasadzovania modelov a systémov strojového učenia v reálnom čase. Pridajte sa k hybridnému tímu spoločnosti Parser v Španielsku.
Popis
- Vyvíjať škálovateľnú infraštruktúru na trénovanie a nasadzovanie modelov strojového učenia a ich dávkové alebo online spracovanie.
- Budovať a udržiavať dátové toky na rozsiahle spracovanie údajov a tvorbu príznakov.
- Optimalizovať využitie výpočtových zdrojov a zlepšovať výkon obsluhy modelov v systémoch strojového učenia.
- Nastavovať monitorovanie, zaznamenávanie udalostí a upozornenia pre systémy strojového učenia.
- Pomáhať rozvíjať postupy prevádzky strojového učenia vrátane CI/CD pipeline.
- Spolupracovať s dátovými vedcami na presune modelov z vývoja do produkcie.
- Vyhodnocovať a integrovať nové technológie.
- Viesť juniorných inžinierov prostredníctvom mentoringu.
- Vysvetľovať technické riešenia rôznym zainteresovaným stranám.
Požiadavky
- Bakalárske alebo magisterské vzdelanie v odbore informatiky, softvérového inžinierstva alebo príbuznom technickom odbore.
- Spravidla 6 až 7 rokov skúseností v oblasti softvérového, dátového alebo strojovo-učiaceho inžinierstva.
- Dobré schopnosti riešiť problémy.
- Znalosť jazyka Java; znalosť Pythonu je výhodou.
- Porozumenie algoritmom strojového učenia a architektúram modelov.
- Skúsenosti s vývojom škálovateľných a spoľahlivých systémov strojového učenia.
- Skúsenosť s cloudovými platformami, ako je AWS.
- Skúsenosť s Dockerom alebo inými technológiami kontajnerizácie.
- Skúsenosť so škálovateľnými dátovými systémami, ako sú Spark alebo Kafka.
- Znalosť nástrojov CI/CD, ako je GitHub Actions.
- Znalosť technológií na obsluhu modelov, ako je MLflow.
- Schopnosť efektívne spolupracovať naprieč tímami.
Benefity
- Priateľský a spolupracujúci tím, ktorý podporuje zdieľanie znalostí a priebežné vzdelávanie.
- Kultúra práce zameraná na konanie.
- Príležitosť budovať infraštruktúru MLOps a strojového učenia pre systémy v reálnom čase s využitím technológií ako Java, Python, AWS, Docker, Kafka, Spark a MLflow.