Pragmatike startaplar va yirik kompaniyalarga xalqaro texnologiya mutaxassislarini topishda yordam beruvchi masofaviy IT-rekruting va kadrlar bilan ta’minlash kompaniyasidir. Uning xizmati inson tomonidan saralangan nomzodlarni texnik baholash bilan uyg‘unlashtiradi hamda dasturiy ta’minot ishlab chiqish, ma’lumotlar muhandisligi, mobil va o‘yinlar ishlab chiqish, mahsulotlarni boshqarish kabi yo‘nalishlar va boshqa maxsus lavozimlarni qamrab oladi. Pragmatike xalqaro xodimlarni yollashning ishga moslashtirish, hisob-fakturalarni rasmiylashtirish va ish haqi hisob-kitobi kabi operatsion jihatlarini ham qo‘llab-quvvatlaydi hamda 60 dan ortiq mamlakatda faoliyat yuritadi. Kompaniya tekshirilgan iqtidorlar tarmog‘i tezkor ishga joylashtirishni qo‘llab-quvvatlashi va malakali mutaxassislar potensial ravishda 48 soat ichida taqdim etilishi mumkinligini bildiradi.
IoT va bulut infratuzilmasi muhandisi (Masofadan, Xitoy)
Physical AI robototexnika muhitida multimodal sezish uchun proshivka, qurilmadan bulutgacha tizimlar va AWS maʼlumotlar konveyerlarini yarating.
Tavsif
- Kiyiladigan sezish qurilmalari uchun proshivka yarating va unga xizmat ko‘rsating
- Sinxronlashtirilgan ko‘rish va taktil maʼlumotlar uchun ishonchli qurilmadan bulutgacha aloqa va oqim uzatishni ishlab chiqing
- Katta hajmdagi multimodal maʼlumotlarni yig‘ish, saqlash va qayta ishlash uchun AWS infratuzilmasini loyihalang va boshqaring
- Ishonchli, yuqori o‘tkazuvchanlikdagi maʼlumotlarni qayta ishlash uchun API'lar, maʼlumot qabul qilish xizmatlari va Python konveyerlarini yarating
- Haqiqiy maʼlumot yig‘ish obyektlarida qurilmalar parkini va maʼlumotlarni qayd etish tizimlarini joriy qiling, kuzating va ularga xizmat ko‘rsating
- Dala muammolarini amaliy muhandislik yaxshilanishlariga aylantiring
- Qurilma proshivkasidan bulutga joylashtirishgacha bo‘lgan to‘liq stekdagi muammolarni aniqlang
- Tizim talablarini belgilash uchun apparat, mashinaviy o‘rganish va maʼlumotlar jamoalari bilan hamkorlik qiling
- Maʼlumot yig‘ish infratuzilmasini sinash, hujjatlashtirish va muntazam yaxshilashni qo‘llab-quvvatlang
- Zaruratga ko‘ra maʼlumot yig‘ish obyektlariga vaqti-vaqti bilan boring
Talablar
- O‘rnatilgan tizimlar va bulut infratuzilmasini qamrab olgan kamida to‘rt yillik muhandislik tajribasi
- C yoki C++, RTOS, mikrokontrollerlar, real vaqt tizimlari, sensor integratsiyasi va quyi darajadagi dasturlash bo‘yicha kuchli o‘rnatilgan tizimlar va proshivka tajribasi
- EC2, S3, Lambda, IoT Core hamda ishonchli, yuqori o‘tkazuvchanlikdagi maʼlumotlar konveyerlari bilan amaliy AWS tajribasi
- API'lar, oqim xizmatlari va apparatdan bulutgacha integratsiyani o‘z ichiga olgan Python yoki shunga o‘xshash tilda kuchli dasturiy taʼminot muhandisligi ko‘nikmalari
- Tarmoqlar, xavfsizlik amaliyotlari, unumdorlikni optimallashtirish, monitoring va jurnal yuritish bo‘yicha amaliy bilim
- Apparat, proshivka va bulut qatlamlari bo‘yicha ilg‘or muammolarni bartaraf etish ko‘nikmalari
- Elektr muhandisligi, kompyuter muhandisligi, kompyuter fanlari yoki tegishli yo‘nalishda bakalavr yoki undan yuqori daraja yoxud unga teng amaliy tajriba
- Ingliz tilini ravon bilish talab etiladi
- Koreys yoki mandarin tilini bilish katta afzallik beradi
- Robototexnika, taktil yoki kuchni sezish, kiyiladigan qurilmalar yoki IoT qurilmalari bilan tajriba maʼqul
- Haqiqiy sharoitlarda maʼlumot yig‘ish tizimlarini ishlab chiqish tajribasi maʼqul
- Mashinaviy o‘rganish maʼlumotlar konveyerlari yoki robotlarni o‘qitish uchun maʼlumotlar to‘plamlari bilan ishlash tajribasi maʼqul
- Apparatni joylarda joriy etish va qo‘llab-quvvatlash tajribasi maʼqul
Imtiyozlar
- Jadal rivojlanayotgan texnologik yo‘nalish — Physical AI markazida ishlaydigan dastlabki bosqichdagi jamoaga qo‘shiling
- Qurilma proshivkasi va bulut infratuzilmasini qamrab olgan muhim tizim uchun boshidan oxirigacha masʼuliyatni o‘z zimmangizga oling
- Ilg‘or robot manipulyatsiyasi modellarini o‘qitishda ishlatiladigan maʼlumotlar to‘plamlarini shakllantirishga hissa qo‘shing
- Dastlabki kundanoq katta masʼuliyat, tezkor iteratsiya va sezilarli taʼsir imkoniyatidan foydalaning