Machine Learning Operations Lead

W Singtel prowadzimy poszukiwania w celu wykorzystania potęgi uczenia maszynowego (ML) i potrzebujemy Twojej wiedzy specjalistycznej, aby przewodzić temu wyzwaniu. Jeśli jesteś pasjonatem obalania mitów o ML i prowadzenia zaawansowanych inicjatyw w dziedzinie uczenia maszynowego, zapraszamy do aplikowania na stanowisko Kierownika Operacji Uczenia Maszynowego. Ta rola jest idealna dla osób, które odnajdują się w projektowaniu i rozwijaniu zaawansowanych operacyjnych procesów pracy oraz kodu produkcyjnego w obszarze uczenia maszynowego.

Jako Inżynier MLOps w Singtel, Twoje obowiązki będą obejmowały:

• Rozwijanie inżynierskich rozwiązań do prowadzenia inicjatyw opartych na uczeniu maszynowym i danych na poziomie produkcyjnym.
• Zarządzanie i monitorowanie pełnego cyklu życia modeli ML w produkcji, w tym cech, wyników i wydajności.
• Harmonogramowanie i orkiestracja złożonych procesów pracy i łańcuchów procesowych ML z wykorzystaniem najnowszych technologii i harmonogramów.
• Optymalizacja wydajności algorytmów ML poprzez zastosowanie najnowszych technologii w celu skrócenia czasu szkolenia i opóźnienia wnioskowania.
• Ścisła współpraca z naukowcami danych, zespołami biznesowymi i IT w celu budowy platformy i ram wspierających działania związane z uczeniem maszynowym na dużą skalę i analizą danych.
• Ciągła innowacja i optymalizacja procesów pracy ML poprzez badania i rozwój nowych technologii.
• Ustanowienie, wdrażanie i utrzymanie najlepszych praktyk i zasad inżynierii uczenia maszynowego.

Aby odnieść sukces na tym stanowisku, powinieneś posiadać następujące kwalifikacje i umiejętności:

• Stopień licencjata w dziedzinie informatyki, inżynierii komputerowej lub pokrewnej dyscypliny.
• Wyśmienite umiejętności programowania w co najmniej jednym obiektowym języku programowania (Python, Java, C++).
• Znajomość Bash, Shell, YAML, Ansible, Git, Maven, Jenkins, Junit, Ctrl-M, K8, Docker i podobnych technologii.
• Co najmniej 2 lata doświadczenia w inżynierii oprogramowania lub inżynierii danych.
• Mocne doświadczenie w implementacji algorytmów i aplikacji uczenia maszynowego.
• Ekspertyza w narzędziach wdrożenia modeli ML, wysokowydajnym obliczeniach i równoległym przetwarzaniu danych.
• Głęboka pasja do uczenia maszynowego, eksploracji nowych obszarów zastosowań i wykorzystywania nowych narzędzi.

Następujące dodatkowe kwalifikacje zwiększą Twoją kandydaturę:

• Doświadczenie z Spark, HiveQL lub Optaplanner.
• Znajomość modelowania bazy danych, dużych danych lub koncepcji magazynu danych.
• Płynność w co najmniej jednym nowoczesnym rozproszonym frameworku ML (TensorFlow, PyTorch, Caffe, MLFlow).
• Doświadczenie w zakresie sztucznej inteligenc