Data Driven | MLOps Engineer

Описание компании

В Devoteam мы стремимся объединять технологии с сильными человеческими ценностями для достижения положительных изменений. Будучи выдающимся игроком в области цифровой трансформации для ведущих организаций по всей ЕМЕА и имея доходы в размере €1B, наша миссия сосредоточена на преобразовании технологий для создания значительной ценности для наших клиентов, партнеров и сотрудников. С культурой, основанной на гордости за наше разнообразное рабочее сообщество и нашем приверженности технологиям, мы воплощаем #TechforPeople. Присоединитесь к нашей растущей семье из более чем 10,000 технических и бизнес-лидеров, охватывающих более 20 стран в ЕМЕА, и помогите нам подпитывать творчество с помощью технологий ради лучшего завтра.

Описание вакансии

Мы ищем Инженера по MLOps с ориентацией на данные для вступления в нашу инновационную команду и помощи в трансформации крупных сервисов, работающих на базе машинного обучения, от концепции до внедрения:

• Тесно сотрудничать с Data Scientists и расширять функциональность моделей ML, создавая надежные и масштабируемые веб-базированные API.
• Проектировать и внедрять фреймворки, решающие повторяющиеся технические проблемы, способствующие повторному использованию и облегчающие обмен решениями между проектами и отделами.
• Содействовать внедрению фреймворков, разработанных для эффективного решения проблем машинного обучения в больших масштабах.
• Участвовать в разработке конвейеров машинного обучения, от стратегий сбора данных до построения и развертывания сервисов вывода.
• Работать вместе с командами DevOps, архитектуры программного обеспечения и платформ для улучшения возможностей системы.
• Регулярно вносить вклад в процесс документирования наших систем и инструментов.

Требования

Идеальные кандидаты должны обладать следующими навыками и опытом:

• Доказуемое владение языками ООП, такими как C#, с предпочтением кандидатам, также владеющим Python или R.
• Практические знания библиотек ML (TensorFlow, Scikit-Learn) и жизненного цикла проектов ML.
• Знакомство с Kafka, RabbitMQ и инструментами обработки данных, такими как Spark, Beam или Flink.