TomTom розробляє технології цифрових карт і навігації для водіїв, компаній, розробників та організацій державного сектору. До продуктів належать супутникова навігація, актуальна інформація про дорожній рух, рішення для побудови маршрутів, API та SDK, що підтримують автомобільні системи, керування автопарками, логістику, подорожі й застосунки для автономного водіння. Ті, хто розглядає кар’єру в TomTom, можуть знайти можливості в командах, які створюють інструменти на основі геоданих, що допомагають зробити поїздки й транспорт більш інформованими та ефективними.
Провідний інженер із даних MLOps у TomTom (гібридний формат, Нідерланди)
Керуйте ML-платформою на базі Azure і Databricks, що підтримує навігаційні продукти TomTom. Створюйте надійні пайплайни та процеси роботи з моделями з розвиненою спостережуваністю, автоматизацією, безпекою й відповідністю вимогам.
Опис
- Керувати повним життєвим циклом машинного навчання в Azure і Databricks
- Створювати й експлуатувати ML-пайплайни, що охоплюють завантаження даних, розробку ознак, навчання, оцінювання, розгортання, моніторинг і безперервне вдосконалення
- Запроваджувати узгоджені практики експериментування з MLflow або зіставними інструментами для відстеження, артефактів, реєстрації моделей і етапів життєвого циклу
- Автоматизувати завдання Databricks і процеси постачання за допомогою Databricks Workflows, GitHub Actions або Azure DevOps
- Забезпечувати спостережуваність даних і моделей щодо актуальності, повноти, дрейфу ознак і моделей, розбіжності між навчанням та обслуговуванням, а також показників SLA/SLO
- Підтримувати належні заходи безпеки та контролю відповідності вимогам
- Керувати реагуванням на інциденти й аналізом після інцидентів для ML-пайплайнів та інфраструктури обслуговування моделей
- Співпрацювати із прикладними науковцями для запуску надійних і стійких моделей
Вимоги
- Поглиблені навички розробки програмного забезпечення на Python, зокрема написання тестів
- Базове розуміння машинного навчання
- Щонайменше три роки досвіду в інженерії даних або MLOps
- Впевнене володіння PySpark
- Практичний досвід роботи з Databricks і Delta Lake
- Досвід впровадження CI/CD для даних і ML із використанням Git, робочих процесів pull request, автоматизованого тестування та зафіксованих середовищ
- Робоче знання Azure
- Досвід створення систем моніторингу та інформаційних панелей
- Навички чіткої комунікації та операційне мислення з фокусом на відповідальність за SLA/SLO
Переваги
- Конкурентний компенсаційний пакет
- Бюджет на професійний розвиток
- Оплачувані дні для навчання
- Оплачуваний компанією доступ до O’Reilly і LinkedIn Learning
- Розширена відпустка для догляду за дитиною
- Оплачувана відпустка для догляду за близькими
- Оплачувана відпустка для волонтерства в місцевих спільнотах
- Гнучкий гібридний формат роботи з офісу та дому
- Бюджет на обладнання домашнього офісу
- Щомісячна компенсація витрат на домашній офіс
- Можливість працювати з країни проживання та з-за кордону визначену кількість днів на рік
- Конкурентна політика відпусток
- Додатковий вихідний у день народження
- Щорічні заходи Hackathon і DevDays
- Інклюзивна глобальна культура зі співпрацею в різноманітній спільноті
- Додаткові місцеві пільги, адаптовані до місця роботи