Salve.Inno ni kampuni ya uajiri na ushauri iliyoanzishwa mwaka 2024 na yenye makao makuu huko Gdańsk, Poland. Timu yake ndogo husaidia biashara kuajiri kupitia mikakati maalum ya uajiri, utafutaji wa wataalamu wa kufanya kazi kwa mbali duniani kote, uchujaji wa waombaji, na uzoefu wa kuajiri kupitia tovuti za ajira. Kampuni hiyo hufanya kazi katika ushauri, uuzaji, na usafirishaji, ikiwa na utaalamu wa uajiri unaojumuisha nafasi katika uuzaji, forex, na iGaming. Salve.Inno pia huzisaidia taasisi katika mawasiliano, DE&I, na uundaji wa michakato bora zaidi ya uajiri, huku ikichapisha fursa za kazi za mbali na kutoa huduma za ushauri kwa soko la vipaji la kimataifa.
Mhandisi Mwandamizi wa Kujifunza kwa Mashine, Kiongozi wa AI Inayotumika na MLOps
Ongoza suluhisho za AI na MLOps za uzalishaji katika shirika la kimataifa. Unda miundo ya utabiri, usimamizi, upelekaji na usanifu wa kujifunza kwa mashine unaopanuka.
Maelezo
- Simamia modeli za kujifunza kwa mashine kuanzia uundaji hadi ufuatiliaji wa uzalishaji na mafunzo upya.
- Ongoza miradi ya AI inayotumika katika thamani ya maisha ya mteja, upotevu wa wateja, ulaghai na kuzuia matumizi mabaya.
- Jenga na kuboresha mifumo ya MLOps, upelekaji wa kiotomatiki, CI/CD, uendelezaji wa mazingira na usimamizi wa mzunguko wa maisha ya modeli.
- Unda ufuatiliaji wa utendaji wa modeli, mkengeuko wa data, ubora wa data na matokeo ya biashara.
- Weka mikakati ya mafunzo upya ya modeli, taratibu za kupandisha masuala na mbinu za uboreshaji endelevu.
- Tumia SHAP na uhusishaji wa vipengele kufanya modeli ziwe wazi na rahisi kufasiriwa zaidi.
- Weka viwango vya usimamizi wa modeli, nyaraka, udhibiti wa matoleo, uwezo wa kurudia matokeo na ukaguzi.
- Shirikiana na Uhandisi wa Data kuhusu mifereji ya data inayopanuka, uhandisi wa vipengele na miundombinu ya data inayotegemeka.
- Geuza changamoto za biashara kuwa suluhisho za AI za vitendo na zinazopanuka pamoja na timu za Bidhaa, Hatari, Biashara na nyinginezo.
- Kagua utendaji wa modeli za uzalishaji ili kuboresha usahihi, kutegemeka na athari za biashara.
- Dumisha viwango vya uzalishaji kuhusu uthabiti, uwezo wa kupanuka, urahisi wa matengenezo na ufanisi wa uendeshaji.
- Ongoza na kutoa ushauri kwa wahandisi wenzako.
- Sawazisha uwasilishaji wa haraka wa MVP na kutegemeka na uwezo wa kupanuka wa uzalishaji kwa muda mrefu.
Mahitaji
- Kuwa na uzoefu wa kitaaluma wa miaka 5–8 au zaidi katika kujenga, kupeleka na kudumisha modeli za kujifunza kwa mashine katika uzalishaji.
- Kuwa na ujuzi wa hali ya juu wa Python na msingi imara wa uhandisi wa programu.
- Kuelewa algoriti za kujifunza kwa mashine, tathmini ya modeli, uhandisi wa vipengele na uundaji wa utabiri.
- Kuwa na uzoefu wa vitendo katika masuala ya ML ya uzalishaji kama vile kuvuja kwa data, mkengeuko wa modeli, ubora wa data na uthabiti wa modeli.
- Kuwa na uzoefu wa moja kwa moja wa Apache Spark au PySpark kwa kompyuta iliyosambazwa na uchakataji wa data kwa kiwango kikubwa.
- Kuwa umetumia MLflow au jukwaa linganishi kusimamia mzunguko wa maisha ya kujifunza kwa mashine.
- Kuwa umebuni, kutekeleza na kudumisha mifereji ya CI/CD, ikiwezekana kwa GitHub Actions.
- Kuwa na ujuzi wa hali ya juu wa SQL na uzoefu wa kufanya kazi na seti kubwa na changamano za data.
- Kuelewa upelekaji wa modeli, ufuatiliaji, ugunduzi wa mkengeuko, mafunzo upya na matengenezo ya uzalishaji.
- Kuwa umetumia mbinu za kueleza na kufasiri modeli kama SHAP.
- Kuwa umewasilisha suluhisho za AI/ML zilizoleta maboresho yanayopimika ya kibiashara au kiutendaji.
- Kuelewa mahitaji ya usimamizi wa modeli, uwekaji matoleo, nyaraka na uwezo wa kurudia matokeo.
- Kuwa na uwezo wa kubuni usanifu wa kujifunza kwa mashine unaopanuka, unaotegemeka na unaodumishika.
- Kuwa na uwezo imara wa kufikiri kwa uchanganuzi na kutatua matatizo.
- Kuwasilisha mawazo changamano ya kiufundi kwa uwazi kwa wadau wasio wa kiufundi.
- Kuwa umefanya kazi katika timu mbalimbali kama Uhandisi wa Data, Bidhaa, Hatari na Biashara.
- Kusawazisha uendelezaji wa haraka na uwasilishaji wa MVP na uhandisi bora wa uzalishaji.
- Kuonyesha uongozi kupitia ushauri, ushawishi wa kiufundi na mbinu bora za uhandisi.
- Kuchukua mtazamo wa kuchukua hatua, kujitegemea na kuelekeza matokeo katika kuwasilisha suluhisho za AI.
Manufaa
- Malipo yenye ushindani kulingana na uzoefu na sifa.
- Programu kamili za mafunzo ya wafanyakazi na maendeleo ya kitaaluma.
- Fursa za kuongoza mipango ya AI na kujifunza kwa mashine yenye athari kubwa.
- Fursa ya kutumia teknolojia za hali ya juu za kujifunza kwa mashine na mbinu za kisasa za MLOps.
- Mahali pa kazi pa kimataifa penye ushirikiano wa timu mbalimbali.
- Matukio ya kampuni, timu na vikundi.
- Manufaa ya siku ya kuzaliwa na uaminifu.
- Fursa za ukuaji wa kitaaluma na uongozi wa kiufundi.
- Manufaa na motisha za ziada kwa wafanyakazi.