A Comping egy szoftvercég, amely felhőalapú eszközöket fejleszt e-kereskedelmi vállalkozások számára. Platformja egyesíti az analitikát, a marketingautomatizálást és a készletkezelést, hogy segítsen az online kereskedőknek megérteni az értékesítési folyamatokat, kapcsolatba lépni az ügyfelekkel és kezelni a készleteket.
Makine Öğrenimi Mühendisi (Hibrit, Hırvatistan)
Comping’in dijital çözümleri için tahmin ve zaman serisi modelleri oluşturup devreye alın. Üretim performansını ve model sapmasını izleyin, modelleri yeniden eğitin ve veri hazırlığı için veri mühendisleriyle çalışın.
Açıklama
- Zaman serisi tahminleri de dahil olmak üzere tahmin modelleri geliştirin, değerlendirin ve optimize edin.
- Modelleri üretim ortamına alın; performanslarını ve sapmalarını izleyip gerektiğinde yeniden eğitin.
- Verileri edinmek ve hazırlamak için veri mühendisleriyle çalışın.
- Ekip liderinin desteğiyle model uygulamasını başından sonuna kadar yönetin.
Gereksinimler
- 2–5 yıl uygulamalı makine öğrenimi deneyimi
- Python (Pandas, scikit-learn, TensorFlow veya PyTorch ve XGBoost) ve SQL bilgisi
- Not defterlerinin ötesinde, makine öğrenimi modellerini üretim ortamına alma ve sürdürme deneyimi
- Zaman serisi tahmini deneyimi
- Bilgisayar bilimi, matematik, fizik veya ilgili bir alanda, örneğin FER ya da PMF’den alınmış diploma
- Bağımsız çalışabilme ve sonuçları teknik olmayan paydaşlara açıkça anlatabilme
- IBM Cloud Pak for Data, Watson ML/OpenScale veya watsonx.ai gibi araçlarla ya da benzer makine öğrenimi platformlarıyla deneyim
- Sapma ve açıklanabilirlik için model izleme ve yönetim araçları deneyimi
- PySpark ve Cloudera, Kafka veya Impala gibi büyük veri ekosistemleri hakkında bilgi
- Olasılıksal tahmin bilgisi
- Enerji sektörü bilgisi veya meteorolojik verilerle çalışma deneyimi
Yan Haklar
- İlk fikir ve ilk modelden uygulama, izleme ve model yönetimine kadar üretim ortamındaki makine öğrenimi sistemlerinde çalışma
- Geliştirdiğiniz modellerin sorumluluğunu üstlenme ve projedeki teknik kararları etkileme
- IBM watsonx.ai veya Cloud Pak for Data gibi profesyonel sertifikalar için finansman desteği
- MLOps, büyük veri teknolojileri ve enerji sektöründe uzmanlık geliştirme fırsatları
- Esnek çalışma saatleri
- Kısa cuma mesaisi; iş günü en geç saat 14.00’te sona erer
- Tüm çalışanlara yılda 25 gün izin
- Comping’deki çalışma yıl dönümünüzde ücretli izin günü
- Çocuk bakım desteği
- Çocuk doğumu için maddi hediye
- Çocuğunun okuldaki ilk günü için ebeveynlere izin günü
- Çocuklar için Noel hediyesi
- Çocuklar için maddi Aziz Nikola Günü hediyesi
- Engelli çocuğu olan ebeveynlere randevulara katılmaları için ayda bir gün izin
- Tamamlayıcı sağlık sigortası
- Kurum içi eğitim
- Mesleki gelişim eğitimleri
- Konferanslar ve etkinlikler
- Mentorluk programı
- Ekip oluşturma etkinlikleri
- Kurum içi etkinlikler
- MultiSport üyeliği
- Topluma yönelik hayır girişimlerine destek