Присоединяйтесь к нашей команде в качестве инженера по искусственному интеллекту в Google

Готовы ли вы столкнуться с вызовом интеграции искусственного интеллекта в реальные бизнес-решения? Наша элитная команда инженеров по искусственному интеллекту, специализирующаяся на платформах Google Cloud (GCP), ищет талантливых профессионалов, готовых помочь нашим клиентам внедрять технологии ИИ. Это ваш шанс работать над созданием масштабируемых, действенных фабрик решений ИИ, которые безупречно интегрируются в корпоративные архитектуры и процессы.

Обзор роли

В качестве инженера по искусственному интеллекту вы будете разрабатывать и индустриализировать программные решения для машинного обучения (ML) для кейсов клиентов, обеспечивая соответствие этих решений строгим стандартам производительности, безопасности и управления при их исполнении в производственных средах. Сотрудничая тесно с архитекторами данных в облаке, учёными в области данных и инженерами данных в Bip xTech, вы поможете предоставлять решения ML высшего качества. Часть вашей роли будет включать в себя проектирование платформ ML Ops, предоставление рекомендаций по архитектуре ИИ и данных, поддержку в реализации программного обеспечения и улучшение наблюдаемости за ИИ.

Кого мы ищем?

Основные требования:

• Продвинутая степень в области компьютерной инженерии, науки о данных, компьютерных наук или в смежной области STEM.
• Доказанный опыт работы с платформой Google Cloud.
• Владение навыками разработки программного обеспечения с использованием таких языков, как Python, Scala, Java и др.
• Навыки проектирования программных решений и реализации структур данных.
• Опыт работы с инструментами репозитория кода, такими как GitHub, GitLab, Azure DevOps и др.
• Твёрдое понимание концепций машинного обучения, алгоритмов и методологий.
• Владение SQL для проектирования баз данных, запросов и процессов ETL.
• Свободное владение итальянским и профессиональным английским языками.

Предпочтительные квалификации:

• Опыт работы с дополнительными облачными платформами (например, AWS, Azure).
• Знакомство с технологиями Big Data и хранилищ данных (например, Hadoop, Spark, Hive, Kafka