AI-ML Engineer (Gen AI/MLops)

Ccube jest szybko rozwijającym się dostawcą usług cyfrowych technologii, współpracującym z wieloma firmami z listy Fortune 500, aby wykorzystać zakłócenia dla przewagi konkurencyjnej poprzez innowacyjne strategie cyfrowe. Specjalizujemy się w transformacji doświadczeń klientów, analizie danych, sztucznej inteligencji, inżynierii platform i produktów, infrastrukturze chmurowej i bezpieczeństwie, pomagając klientom w szybkiej innowacji w celu ekspansji, rozwoju cyfrowych produktów, ustanawianiu platform usługowych i poprawie wydajności opartej na danych.

Poszukujemy utalentowanych inżynierów AI/ML z doświadczeniem w inżynierii danych, inżynierii cech i MLOps.

• Projektowanie i architektura skalowalnych platform AI do rozwijania i wdrażania rozwiązań AI wykorzystujących techniki ML i Deep Learning.
• Współpraca z interesariuszami biznesowymi, naukowcami danych, zespołami inżynierskimi, zespołami produktowymi i innymi kluczowymi partnerami w celu zebrania wymagań funkcjonalnych i niefunkcjonalnych dla przypadków zastosowania AI na platformie AI.
• Ocena pojawiających się technologii i narzędzi w domenie AI oraz przeprowadzanie analizy dopasowania do strategii platformy AI i zdolności przedsiębiorstwa.
• Definiowanie i wdrażanie najlepszych praktyk architektury AI/ML, frameworków i standardów.
• Prowadzenie konfiguracji infrastruktury AI/ML, w tym wybór usług chmurowych, rurociągów danych i wdrażania modeli.
• Zapewnienie solidności, niezawodności i skalowalności rozwiązań AI/ML w środowiskach produkcyjnych.
• Projektowanie i wdrażanie zarządzania danymi, bezpieczeństwem i środkami zgodności dla platform AI/ML.
• Optymalizacja przepływów pracy AI/ML pod względem wydajności, efektywności kosztowej i wykorzystania zasobów.
• Zapewnienie przywództwa technicznego i mentorskiego dla zespołów rozwojowych AI/ML.
• Komunikowanie decyzji architektury AI/ML i strategii do interesariuszy i kierownictwa.

• Udokumentowane doświadczenie z platformami AI/ML.
• Głębokie zrozumienie algorytmów ML, architektur Deep Learning, modeli i frameworków (np. TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn).
• Ekspertyza w platformach chmurowych (np. GCP, Azure) i ich usługach AI.
• Silna znajomość cyklu życia rozwoju modeli, zasad inżynierii oprogramowania i zasad inżynierii danych.
• Doświadczenie z narzędziami konteneryzacji i orkiestracji zarówno lokalnie, jak i w chmurze (np. AKS, GKE, OpenShift Container Platform, Docker, Kubernetes) do wdrażania modeli AI/ML.
• Umiejętność projektowania i optymalizacji rozproszonych systemów obliczeniowych do obciążeń AI/ML.
• Znajomość praktyk DevOps, potoków CI/CD i narzędzi automatyzacji w kontekstach AI-ML.
• Doskonałe umiejętności rozwiązywania problemów i zdolność do rozwiązywania złożonych wyzwań technicznych.
• Efektywne umiejętności komunikacyjne do współpracy z zespołami międzyfunkcyjnymi i interesariuszami.

Rzeczywiste wynagrodzenie różni się w zależności od lat doświadczenia, specjalistycznych umiejętności i unikalnych kwalifikacji. Ccube oferuje różne świadczenia, takie jak subsydiowane ubezpieczenie medyczne,