NatWest Group ni shirika la benki na huduma za kifedha lenye makao nchini Uingereza, linalohudumia wateja binafsi, wa kibiashara na wa kitaasisi. Kazi zake zinahusisha benki, fedha na fintech, pamoja na huduma zinazojumuisha benki za kibiashara, usimamizi wa mali na usimamizi wa hatari. Kundi hili pia linasisitiza uhusiano wake na wateja na jamii, pamoja na fursa kwa watu wanaojenga taaluma katika timu zake zinazolenga benki na teknolojia.
Makamu wa Rais, Mhandisi wa Kujifunza kwa Mashine katika NatWest Group, Bengaluru
Jenga suluhisho za AI zalishi, AI ya mawakala na kujifunza kwa mashine kwa matumizi ya uzalishaji. Toa mifumo salama na inayoweza kupanuliwa kwa kutumia MLOps, uhandisi wa wingu na mabomba ya data.
Maelezo
- Ongoza usanifu na uzinduzi wa suluhisho za AI na kujifunza kwa mashine kwa kutumia AI zalishi na mbinu za kawaida za ML.
- Kuwa mtaalamu wa kiufundi wa kujenga na kupeleka mifumo ya ML na AI iliyo tayari kwa uzalishaji.
- Kuza mbinu bora za uhandisi katika timu nzima.
- Geuza mahitaji ya biashara kuwa suluhisho za ML na AI zinazoweza kupanuliwa kwa kushirikiana na wanasayansi wa data.
- Fanya kazi na wanasayansi wa data, wahandisi, wasanifu na wadau wa biashara ili kutoa bidhaa salama na za kutegemewa.
- Tafuta njia za kuboresha majukwaa, zana na uwezo wa utoaji wa ML na AI.
- Jenga, peleka na tunza suluhisho za uzalishaji za kujifunza kwa mashine, AI zalishi na AI ya mawakala.
- Weka taratibu za uhandisi wa ML na MLOps, ikijumuisha CI/CD, majaribio ya kiotomatiki, ufuatiliaji wa modeli na uangalizi wa mifumo.
- Unda mabomba ya data yanayoweza kupanuliwa, mtiririko wa kazi wa uhandisi wa vipengele na vipengele vya jukwaa vinavyoweza kutumiwa tena.
- Changia katika utoaji wa hatua kwa hatua na uboreshaji endelevu katika timu za Agile zinazojumuisha taaluma mbalimbali.
- Timiza viwango vya uhandisi, usalama, utawala, hatari na udhibiti katika mzunguko mzima wa maisha ya programu na modeli.
- Washauri wenzako na utoe uongozi wa kiufundi.
Mahitaji
- Uzoefu wa kubuni, kujenga na kusaidia suluhisho za uzalishaji za ML na AI katika mazingira ya kisasa ya uhandisi.
- Shahada ya kwanza au ya uzamili katika fani ya kiasi, uhandisi au sayansi ya kompyuta inapendelewa, au uzoefu wa vitendo ulio sawa.
- Msingi imara wa uhandisi wa programu, ikijumuisha uundaji wa cloud-native, uhandisi wa data na uendeshaji wa kujifunza kwa mashine.
- Uwezo wa kutoa uongozi wa kiufundi, kudumisha viwango vya uhandisi na kuwashauri wengine.
- Uwezo wa kusimamia kazi kwa kujitegemea, kuchukua hatua na kufanya kazi kwa bidii ya mapema.
- Rekodi ya kufanikisha kupeleka suluhisho changamano za ML na AI kwenye uzalishaji.
- Uwezo wa kueleza dhana za kiufundi kwa hadhira za kiufundi na zisizo za kiufundi.
- Ujuzi thabiti wa uhandisi wa programu, ikijumuisha upangaji programu unaolenga vitu, uundaji wa API, mifumo ya majaribio, udhibiti wa msimbo na mbinu za sasa za uundaji.
- Uzoefu wa kuunda, kupeleka na kusaidia suluhisho za AI zalishi na AI ya mawakala, ikijumuisha mifumo ya uratibu, mbinu za tathmini na ufuatiliaji wa utendaji.
- Uzoefu wa mbinu za kawaida za kujifunza kwa mashine.
- Utaalamu wa MLOps, ikijumuisha upelekaji wa modeli, CI/CD, miundombinu kama msimbo, uangalizi wa mifumo, ufuatiliaji wa modeli na uboreshaji wa utendaji.
- Ujuzi wa Docker na Kubernetes.
- Uzoefu wa AWS, Python, SQL na teknolojia za uchakataji wa data iliyosambazwa.
- Ujuzi thabiti wa mawasiliano ya kuzungumza na kuandika.
- Uzoefu wa ziada unaofaa unajumuisha RAG, utafutaji wa kisemantiki, hifadhidata za vekta, grafu za maarifa, uboreshaji wa urejeshaji, MCP, miunganisho ya kuitisha zana, tathmini ya LLM, uangalizi wa mifumo na ufuatiliaji wa uzalishaji.