Comping là công ty phần mềm phát triển các công cụ trên nền tảng đám mây dành cho doanh nghiệp thương mại điện tử. Nền tảng của công ty kết hợp phân tích dữ liệu, tự động hóa tiếp thị và quản lý hàng tồn kho, giúp các nhà bán lẻ trực tuyến nắm bắt tình hình bán hàng, tương tác với khách hàng và quản lý hàng hóa.
Kỹ sư học máy (Làm việc kết hợp, Croatia)
Xây dựng và triển khai các mô hình dự đoán và chuỗi thời gian cho giải pháp số của Comping. Theo dõi hiệu suất và độ sai lệch của mô hình trong môi trường thực tế, huấn luyện lại khi cần và phối hợp với kỹ sư dữ liệu để chuẩn bị dữ liệu.
Mô tả
- Phát triển, đánh giá và tối ưu hóa các mô hình dự đoán, bao gồm dự báo chuỗi thời gian.
- Triển khai mô hình vào môi trường thực tế, theo dõi hiệu suất và độ sai lệch, đồng thời huấn luyện lại khi cần.
- Phối hợp với kỹ sư dữ liệu để truy xuất và chuẩn bị dữ liệu.
- Chịu trách nhiệm triển khai mô hình từ đầu đến cuối với sự hỗ trợ của trưởng nhóm.
Yêu cầu
- Có 2–5 năm kinh nghiệm thực hành về học máy
- Am hiểu Python (Pandas, scikit-learn, TensorFlow hoặc PyTorch và XGBoost) và SQL
- Có kinh nghiệm triển khai và duy trì mô hình học máy trong môi trường thực tế, không chỉ trong notebook
- Có kinh nghiệm dự báo chuỗi thời gian
- Có bằng cấp về khoa học máy tính, toán học, vật lý hoặc lĩnh vực liên quan, chẳng hạn từ FER hoặc PMF
- Có khả năng làm việc độc lập và giải thích kết quả rõ ràng cho các bên liên quan không chuyên về kỹ thuật
- Có kinh nghiệm với các công cụ của IBM như Cloud Pak for Data, Watson ML/OpenScale hoặc watsonx.ai, hay các nền tảng học máy tương tự
- Có kinh nghiệm với các công cụ theo dõi và quản lý mô hình để phát hiện độ sai lệch và hỗ trợ khả năng giải thích
- Có kiến thức về PySpark và các hệ sinh thái dữ liệu lớn như Cloudera, Kafka hoặc Impala
- Có kiến thức về dự báo xác suất
- Có kiến thức về ngành năng lượng hoặc kinh nghiệm làm việc với dữ liệu khí tượng
Phúc lợi
- Làm việc trên các hệ thống học máy trong môi trường thực tế, từ ý tưởng ban đầu và mô hình đầu tiên đến triển khai, theo dõi và quản lý mô hình
- Làm chủ các mô hình bạn phát triển và góp tiếng nói vào các quyết định kỹ thuật của dự án
- Được tài trợ chi phí thi chứng chỉ chuyên môn, chẳng hạn IBM watsonx.ai hoặc Cloud Pak for Data
- Cơ hội xây dựng chuyên môn về MLOps, công nghệ dữ liệu lớn và ngành năng lượng
- Thời gian làm việc linh hoạt
- Thứ Sáu làm việc ngắn, kết thúc muộn nhất lúc 14:00
- 25 ngày nghỉ phép hằng năm cho tất cả nhân viên
- Nghỉ hưởng lương một ngày vào dịp kỷ niệm ngày làm việc tại Comping
- Trợ cấp chăm sóc trẻ em
- Quà tặng bằng tiền nhân dịp con chào đời
- Phụ huynh được nghỉ một ngày khi con bắt đầu ngày học đầu tiên
- Quà Giáng sinh cho trẻ em
- Quà tặng bằng tiền cho trẻ em nhân dịp lễ Thánh Nicholas
- Mỗi tháng, phụ huynh có con khuyết tật được nghỉ một ngày để đưa con đi khám hoặc giải quyết các cuộc hẹn
- Bảo hiểm sức khỏe bổ sung
- Đào tạo nội bộ
- Đào tạo phát triển chuyên môn
- Hội nghị và sự kiện
- Chương trình cố vấn
- Hoạt động gắn kết đội ngũ
- Sự kiện nội bộ
- Thẻ hội viên MultiSport
- Hỗ trợ các sáng kiến cộng đồng từ thiện