电信行业高级机器学习工程师（埃及远程）
为电信应用构建并运营生产级机器学习系统，涵盖客户流失、客户细分和预测。负责覆盖部署、监控、模型版本管理和再训练的 MLOps 工作流。
描述
- 为电信应用开发和部署可用于生产环境的机器学习模型
- 创建客户流失预测、客户细分与聚类以及需求预测解决方案
- 准备、清理、转换和分析大规模客户数据集
- 设计和选择支持高效机器学习模型的特征
- 训练、验证和评估有监督与无监督模型
- 使用 Python 进行数据准备、模型开发、验证和自动化
- 使用 SQL 从多个来源提取、转换和处理数据
- 在整个机器学习生命周期中构建和维护 MLOps 流水线
- 负责模型版本管理、部署、生产监控和再训练
- 跟踪生产性能以及数据或模型漂移，并在需要时采取纠正措施
- 与数据工程师、数据科学家和业务利益相关者合作，构建可扩展的机器学习解决方案
- 维护可靠、易于支持并可用于生产环境的模型
- 根据生产环境中的发现改进模型、特征和机器学习工作流
任职要求
- 至少四年机器学习、数据科学或相关领域的工作经验
- 必须具备电信或 Telco 领域经验
- 具备为客户流失、客户细分、需求预测和行为预测等电信应用场景构建并部署生产级机器学习模型的成功经验
- 精通有监督和无监督机器学习方法
- 具备高级 Python 实践能力，能够进行数据准备、特征工程和模型开发
- 具备较强的 SQL 能力，能够访问、处理和分析客户数据
- 具备客户数据准备和特征工程的实际经验
- 具备模型版本管理、部署、生产监控和再训练方面的 MLOps 实践经验
- 具备使用 MLflow 或类似模型生命周期与 MLOps 平台的经验
- 具备将机器学习模型从开发环境投入生产并在之后进行维护的经验
- 能够评估模型性能并识别改进方向
- 清楚理解完整的机器学习生命周期
- 具备 Dataiku 或类似企业级机器学习平台经验者优先
- 具备 Spark、特征库或提升建模经验者优先