(Senior) Machine Learning Engineer

Witamy w KONE Technology and Innovation (KTI), gdzie bezproblemowo łączymy fizyczny świat schodów ruchomych i wind z zaawansowanymi, inteligentnymi i połączonymi systemami cyfrowymi. Przekształcając codzienne przemieszczanie się miliardów ludzi w budynkach, wyznaczamy tempo dzięki najnowocześniejszym technologicznym i zrównoważonym innowacjom. Naszą misją jest redefiniowanie przyszłości naszej branży.

Z radością ogłaszamy możliwość dołączenia do zespołu Advanced Analytics IT Product Team w KONE IT Enterprise Data & Analytics Unit na stanowisku (Senior) Machine Learning Engineer. Zespół ten jest kluczowy przy tworzeniu produktów danych i zaawansowanych rozwiązań analitycznych w różnych obszarach biznesowych, umożliwiając funkcjom biznesowym KONE podejmowanie decyzji opartych na danych, co zapewnia przewagę konkurencyjną na rynku.

Jako Inżynier Uczenia Maszynowego (ML), będziesz wykorzystywać dane do projektowania, rozwijania, testowania, walidacji i wdrażania zaawansowanych rozwiązań analitycznych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Zapewnisz, że te rozwiązania będą niezawodne i bezpieczne dla grupy docelowej użytkowników. Twoja rola będzie obejmować projektowanie procesów modelowania danych, tworzenie algorytmów i integrację tych modeli z produktami IT w naszej korporacyjnej infrastrukturze IT. Będziesz również uczestniczyć w przeglądach wzajemnych, rozwiązywaniu defektów i ciągłym doskonaleniu rozwiązań na podstawie wydajności produktów.

Szukamy entuzjastycznej osoby, która pragnie się rozwijać zawodowo, uczyć nowych umiejętności i przyczyniać się do sukcesu zespołu. Cenimy osoby samodzielne, proaktywne w rozwiązywaniu problemów, które dzielą się swoimi doświadczeniami i czerpią radość z pracy zespołowej.

Lokalizacja:

Stanowisko znajduje się w Espoo, w Finlandii.

Aby odnieść sukces na tym stanowisku, powinieneś posiadać:

• Dyplom magistra lub doktora w dziedzinie ilościowej, takiej jak informatyka, fizyka, statystyka lub matematyka.
• Udokumentowane doświadczenie w stosowaniu zaawansowanych technik analitycznych, takich jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja do rozwiązywania problemów biznesowych przy użyciu technologii chmurowej.
• 3-8 lat praktycznego doświadczenia w dziedzinie uczenia maszynowego, analizy danych i/lub inżynierii danych, w zależności od stażu pracy.
• Znajomość komponentów AWS, takich jak DynamoDB, CloudFormation, Route53, S3, AWS CDK i AppFlow, z preferowanymi odpowiednimi certyfikatami AWS.
• Doświadczenie z Databricks dla aplikacji uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji i analizy danych, w tym orkiestracja przepływów pracy, katalog jednolity, Spark (PySpark) i MLFlow, z preferowanymi odpowiednimi certyfikatami.
• Zaawansowana biegłość w narzędziach takich jak GitLab/GitHub, Airflow i Terraform do IaaC.
• Biegłość w językach programowania takich jak Python, SQL i DBT oraz praktyczne doświadczenie w metodach cyklu życia oprogramowania i praktykach DevOps.
• Rozumienie wytycznych dotyczących cyberbezpieczeństwa, prywatności danych i regulacji zgodności.
• Zdolność do pisania kodu łatwego w utrzymaniu oraz doświadczenie w praktykach testowania oprogramowania.
• Doświadczenie w pracy z korporacyjnymi krajobrazami danych i strukturami danych, takimi jak dane strukturalne, niestrukturalne, metadane, głów