The Walt Disney Company ni biashara ya kimataifa ya burudani inayojengwa juu ya usimulizi wa hadithi, wahusika, na uzoefu wa wageni. Shughuli zake zinajumuisha bustani za mandhari na mapumziko, mitandao ya vyombo vya habari, studio za filamu, na vyombo vya habari shirikishi, huku bidhaa na uzoefu wake ukiwafikia hadhira kote ulimwenguni kupitia majukwaa na vifaa mbalimbali. Ilianzishwa mwaka 1923, Disney huunganisha wafanyakazi wengi wa kimataifa katika sekta za burudani, ukarimu, usafiri, na chakula na vinywaji, huku ikiendelea kuzingatia faragha, uwazi, na uzingatiaji wa kanuni katika matumizi ya data za watumiaji.
Mhandisi Mkuu wa Kujifunza kwa Mashine
Jenga na tekeleza modeli za kujifunza kwa mashine, mabomba ya data na mifumo ya uzalishaji inayoweza kupanuliwa kwa biashara ya teknolojia ya Commerce ya Disney. Ongoza usanifu wa ML, mbinu za MLOps na kazi za kiufundi katika mipango ya uhandisi.
Maelezo
- Buni na utengeneze modeli za kujifunza kwa mashine, mabomba ya data na mifumo ya uzalishaji.
- Boresha vipengele vya ML kupitia kazi yako na ushirikiano na wahandisi wengine.
- Unda suluhisho za kiufundi zinazotimiza vipimo na kuchagiza mipango ya baadaye ya ML.
- Tekeleza miradi ya ML na maboresho makubwa ya modeli kwa kutumia teknolojia mpya au zilizopo.
- Weka vipimo vya vipengele vya ML, miradi na maboresho ya modeli uliyopewa.
- Kagua na uandike msimbo wa mabomba ya mafunzo, tathmini na uelekezaji wa modeli.
- Saidia kuweka mwelekeo wa usanifu wa mifumo ya ML na miundombinu ya data.
- Buni vipengele vya ML kwa miradi na uandike nyaraka za vipimo vyake.
- Jenga na uongoze mtiririko wa kazi kuanzia upokeaji wa data hadi utoaji wa modeli.
- Ratibu kazi za kukabidhiwa na timu za sayansi ya data, uhandisi wa data na bidhaa katika shirika lote.
- Tengeneza vipimo vya mifumo kwa miradi ya ML uliyopewa.
- Toa mwongozo wa kiufundi wa ngazi ya juu kwa wahandisi wa ML na wanasayansi wa data wasio na uzoefu mkubwa.
- Ongoza timu katika kuchanganua matatizo, kutatua hitilafu za modeli na kushughulikia masuala.
Mahitaji
- Angalau miaka mitano ya uzoefu husika wa kubuni, kufundisha na kutekeleza modeli za kujifunza kwa mashine kwa kiwango kikubwa katika uzalishaji.
- Uzoefu wa Python na mifumo ya ML kama TensorFlow, PyTorch au scikit-learn.
- Uelewa thabiti wa ujifunzaji unaosimamiwa na usiosimamiwa, tathmini ya modeli na uhandisi wa vipengele.
- Utaalamu wa mbinu za MLOps, ikiwemo matoleo ya modeli, ufuatiliaji wa majaribio, CI/CD ya ML na ufuatiliaji wa modeli.
- Uzoefu wa huduma na miundombinu ya ML ya wingu kama AWS SageMaker, EC2 na S3.
- Uzoefu wa zana za mabomba na uratibu wa data kama Airflow, Spark na Kafka.
- Kuzifahamu hifadhidata na teknolojia za uhifadhi kama DynamoDB, Redshift na NoSQL.
- Kuzifahamu Docker, Kubernetes na uwekaji katika kontena.
- Kuzifahamu zana za kuchakata data.
- Uzoefu wa Snowflake unahitajika.
- Uzoefu wa mifumo mikubwa ya mapendekezo, ubinafsishaji, NLP au uwezo wa kuona kwa kompyuta.
- Uzoefu wa uelekezaji wa ML wa wakati halisi na usanifu wa utoaji wenye ucheleweshaji mdogo.
- Kuzifahamu LLM na kuunganisha AI zalishi katika mifumo ya uzalishaji.
- Uzoefu wa Java, ikiwemo Spring Boot, ni nyongeza nzuri.
- Shahada ya kwanza katika Sayansi ya Kompyuta, Takwimu, Hisabati au fani inayofanana, au uzoefu wa kazi unaohusiana.
Manufaa
- Bonasi na/au vitengo vya motisha vya muda mrefu vinaweza kujumuishwa katika kifurushi cha malipo.
- Manufaa ya matibabu.
- Manufaa ya kifedha.
- Manufaa mengine.