AWS and MLOps SageMaker Expert

Opis firmy

Grupa Syngenta jest globalnym liderem innowacji w zrównoważonym rolnictwie, którego korzenie sięgają ponad 250 lat wstecz. Posiadamy oddziały w ponad 100 krajach i dedykowany zespół 53 000 pracowników, jesteśmy zaangażowani w dostarczanie rozwiązań szytych na miarę, które zwiększają efektywność rolników, społeczeństwa i naszej planety. Jako najbardziej zlokalizowany partner w dziedzinie technologii rolniczej i innowacji na świecie, podtrzymujemy najwyższe standardy etyki i integralności. Grupa Syngenta promuje kulturę miejsca pracy wolną od dyskryminacji i nękania, przyczyniając się pozytywnie do społeczności i zapewniając dobrobyt naszych pracowników.

Opis stanowiska

Poszukujemy doświadczonego i wykwalifikowanego profesjonalisty, który wzbogaci nasz zespół Platformy Naukowych Danych, pełniąc rolę Eksperta AWS i MLOps SageMaker. Idealny kandydat wykorzysta swoje głębokie doświadczenie w obszarze AWS SageMaker, aby prowadzić rozwój i operacjonalizację modeli uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym. Znaczna część tej roli obejmuje ustalanie i utrzymywanie najlepszych praktyk MLOps, aby umożliwić płynną integrację modeli uczenia maszynowego z cyklem życia rozwoju oprogramowania.

Główne odpowiedzialności:

• Projektowanie, rozwijanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego za pomocą AWS SageMaker.
• Wdrażanie i propagowanie najlepszych praktyk MLOps, aby poprawić wdrażanie i zarządzanie modelami.
• Współpraca z zespołami interdyscyplinarnymi w celu zapewnienia integracji rozwiązań uczenia maszynowego z fazami rozwoju oprogramowania.
• Ciągła optymalizacja potoków uczenia maszynowego w celu poprawy wydajności i skalowalności.
• Utrzymywanie aktualności w zakresie najnowszych funkcji AWS SageMaker, aby nieustannie ulepszać nasze ramy uczenia maszynowego.

Kwalifikacje

Idealny kandydat powinien posiadać 6-10 lat odpowiedniego doświadczenia i cechować się:

• Udowodnioną zdolnością projektowania, rozwijania i wdrażania modeli uczenia maszynowego z użyciem AWS SageMaker.
• Wszechstronnym zrozumieniem i wdrożeniem najlepszych praktyk MLOps w środowisku produkcyjnym.
• Wyśmienitymi umiejętnościami współpracy i komunikacji, niezbędnymi do skutecznej pracy zespołowej w różnych funkcjach.
• Ekspertyzą w optymalizacji i dostosowywaniu potoków uczenia maszynowego, aby zapewnić maksymalną wydajność i skalowalność.
• Zaangażowaniem w utrzymanie aktualności odnośnie rozwijających się funkcji AWS SageMaker i wykorzystywaniu ich do ciągłego doskonalenia infrastruktury.

Dod