ML Ops Expert

ENERCON, globalnie renomowana firma założona w Niemczech ponad 40 lat temu, jest liderem w projektowaniu i produkcji turbin wiatrowych. Nasze zaangażowanie w doskonałość, najnowocześniejsze technologie generatorów bezpośredniego napędu oraz długoterminowe kontrakty serwisowe ugruntowały naszą reputację jako niezawodnego i wydajnego dostawcy. Z asortymentem produktów obejmującym od 2 MW do 6 MW, prowadzimy branżę ku zrównoważonej przyszłości w energetyce wiatrowej. Do tej pory zainstalowaliśmy ponad 32 500 turbin wiatrowych na całym świecie, generujących łączną moc 61 GW.

Nasza siedziba główna w Ameryce Północnej znajduje się w Montrealu, Quebec, a centra serwisowe rozsiane są po całym kontynencie. Posiadamy również certyfikowany magazyn i centrum szkoleniowe w Boucherville, Quebec. Od naszego powstania w Kanadzie w 2001 roku, zainstalowaliśmy ponad 2 700 MW mocy w ośmiu prowincjach i terytoriach.

W ENERCON North America jesteśmy zaangażowani w budowanie czystszej przyszłości, promowanie transformacji energetycznej oraz oferowanie ekscytujących możliwości kariery. Przeglądaj nasze oferty pracy i dołącz do nas, kształtując przyszłość odnawialnej energii.

ENERCON poszukuje doświadczonego eksperta ML Ops, który dołączy do naszego zespołu i zwiększy zrównoważone i efektywne wykorzystanie AI (uczenia maszynowego) w naszej organizacji. Współpracuj z naszym globalnym zespołem i blisko współdziałaj z naszym liderem technicznym z Kanady.

Wytyczne i Wsparcie: Opracowywanie i dostarczanie ekspertyz, aby ustanowić złoty standard AI w firmie, zapewniając zrównoważoność, wydajność i pełną ścieżkę danych wyników ML.

Implementacja Framework: Praca z architektem platform w Kanadzie w celu stworzenia i wdrożenia frameworka operacji uczenia maszynowego, zapewniając ciągłość cykli życia naszych aktywów.

Współpraca Międzydziałowa: Łączenie luki między nauką o danych a inżynierią danych, zapewniając płynne wdrażanie i zarządzanie modelami ML.

Zarządzanie Modelami: Uproszczenie rozwoju, wdrażania i zarządzania modelami ML w środowiskach produkcyjnych.

Współpraca nad Rozwiązaniami: Współpraca z naukowcami danych, zespołami DevOps i interesariuszami w celu tworzenia wydajnych, bezpiecznych i gotowych do produkcji rozwiązań AI.

Maksymalizacja Wartości: Maksymalizacja wartości produktów zaawansowanej analityki.

Umiejętności Techniczne:

• Biegłość w ramach ML, takich jak Databricks ML Flow, TensorFlow, PyTorch i scikit-learn.
• Znajomość praktyk CI/CD dla pipelines modeli ML.
• Znajomość usług chmurowych, takich jak AWS, Azure i GCP dla skalowalnej infrastruktury ML.
• Zdolność do projektowania solidnych pipelines danych i zarządzanie dużymi zestawami danych.
• Ekspertyza w wdrażaniu modeli ML w środowiskach produkcyjnych.
• Biegłość w korzystaniu z Gita dla wersjonowania kodu i współpracy.
• Zrozumienie narzędzi monitorowania i praktyk logowania dla systemów ML.
• Znajomość zabezpieczania pipelines ML i obchodzenia się z wrażliwymi danymi.
• Dodatkowa znajomość Azure Cloud,