SSC HR Solutions, 2006 yılında kurulmuş, tam kapsamlı bir insan kaynakları danışmanlığı şirketidir. Şirket, işe alımdan çalışan yönetimine ve iş akdinin sona erdirilmesine kadar çalışan yaşam döngüsünün her aşamasında işletmelerin iş gücünü yönetmesine yardımcı olur ve hizmetlerini özel yetenek geliştirme ihtiyaçlarına göre uyarlar. Mısır, Birleşik Arap Emirlikleri, Suudi Arabistan ve Bahreyn'de faaliyet gösteren SSC HR Solutions; danışmanlık, lojistik ve sağlık hizmetleri alanlarındaki kuruluşlarla çalışarak iş gücü ihtiyaçlarını karşılar ve sürdürülebilir iş gelişimini destekler.
Telekomünikasyon Alanında Kıdemli Makine Öğrenimi Mühendisi - Mısır'da Uzaktan
Telekomünikasyon uygulamaları için müşteri kaybı, segmentasyon ve tahmin dahil olmak üzere üretim ortamında makine öğrenimi sistemleri geliştirin ve işletin. Dağıtım, izleme, model sürümleme ve yeniden eğitimi kapsayan MLOps iş akışlarının sorumluluğunu üstlenin.
Açıklama
- Telekomünikasyon uygulamaları için üretime hazır makine öğrenimi modelleri geliştirmek ve dağıtmak
- Müşteri kaybı tahmini, müşteri segmentasyonu ve kümeleme ile talep tahmini için çözümler oluşturmak
- Büyük ölçekli müşteri veri kümelerini hazırlamak, temizlemek, dönüştürmek ve analiz etmek
- Etkili makine öğrenimi modellerini destekleyen özellikleri tasarlamak ve seçmek
- Denetimli ve denetimsiz modelleri eğitmek, doğrulamak ve değerlendirmek
- Veri hazırlama, model geliştirme, doğrulama ve otomasyon için Python kullanmak
- Birden fazla kaynaktan veri almak, dönüştürmek ve işlemek için SQL kullanmak
- Makine öğrenimi yaşam döngüsü boyunca MLOps işlem hatları oluşturmak ve sürdürmek
- Model sürümleme, dağıtım, üretim izleme ve yeniden eğitim süreçlerini yönetmek
- Üretim performansını ve veri ya da model kaymasını izlemek, gerektiğinde düzeltici önlemler uygulamak
- Ölçeklenebilir makine öğrenimi çözümleri üzerinde veri mühendisleri, veri bilimcileri ve iş paydaşlarıyla birlikte çalışmak
- Güvenilir, sürdürülebilir ve üretimde kullanıma hazır modelleri korumak
- Üretim bulgularını kullanarak modelleri, özellikleri ve makine öğrenimi iş akışlarını iyileştirmek
Gereksinimler
- Makine öğrenimi, veri bilimi veya ilgili bir alanda en az dört yıl deneyim
- Telekomünikasyon veya telekom sektöründe deneyim zorunludur
- Müşteri kaybı, müşteri segmentasyonu, talep tahmini ve davranış tahmini gibi telekom kullanım alanları için üretim ortamında makine öğrenimi modelleri geliştirme ve dağıtma konusunda kanıtlanmış başarı
- Denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi yöntemlerine güçlü hâkimiyet
- Veri hazırlama, özellik mühendisliği ve model geliştirme için ileri düzey pratik Python deneyimi
- Müşteri verilerine erişme, bunları işleme ve analiz etme konusunda güçlü SQL becerileri
- Müşteri verilerini hazırlama ve özellik mühendisliği konusunda uygulamalı deneyim
- Model sürümleme, dağıtım, üretim izleme ve yeniden eğitim ile ilgili pratik MLOps deneyimi
- MLflow veya benzer bir model yaşam döngüsü ve MLOps platformunu kullanma deneyimi
- Makine öğrenimi modellerini geliştirme ortamından üretime taşıma ve sonrasında sürdürme deneyimi
- Model performansını değerlendirme ve iyileştirme alanlarını belirleme becerisi
- Makine öğrenimi yaşam döngüsünün tamamına dair net bir anlayış
- Dataiku veya benzer bir kurumsal makine öğrenimi platformu tercih sebebidir
- Spark, özellik depoları veya uplift modelleme deneyimi tercih sebebidir