Expert(e) en ML Ops

ENERCON, всемирно известная компания, расположенная в Германии уже более 40 лет, занимает позиции бесспорного лидера в области проектирования и производства ветрогенераторов. Наша репутация основывается на неизменной приверженности к совершенству, внедрении инновационных технологий с прямым приводом и строгом соблюдении стандартов качества. Кроме того, мы заключаем долгосрочные сервисные контракты, закрепляя нашу позицию мирового эталона надежности и производительности.

С продуктовой линейкой, охватывающей диапазон от 2 МВт до 6 МВт, ENERCON находится на передовой инноваций в ветроэнергетической отрасли, продвигая весь сектор к светлому будущему. На сегодняшний день мы установили более 32 500 ветрогенераторов по всему миру, обеспечив в общей сложности 61 ГВт мощности.

Наш североамериканский главный офис находится в Монреале (Квебек), с сервисными центрами от океана до океана, а также складом и аккредитованным учебным центром в Бушервиле (Квебек). ENERCON занимает значительное место на канадском рынке с 2001 года, представляя в настоящее время более 2 700 МВт установленной мощности в восьми провинциях и территориях Канады.

В ENERCON в Северной Америке мы привержены созданию более чистого и устойчивого будущего, продвижению энергетического перехода и предлагаем захватывающие карьерные возможности для тех, кто разделяет наше видение. Исследуйте наши вакансии и присоединяйтесь к нам, чтобы внести свой вклад в формирование будущего возобновляемой энергетики и участие в создании мира, питаемого устойчивой энергией.

ENERCON ищет квалифицированного(-ую) эксперта(-ку) в области ML Ops для присоединения к нашей команде и содействия устойчивому и эффективному использованию машинного обучения (ИИ) в нашей организации. У вас будет возможность сотрудничать с нашей глобальной командой экспертов и тесно работать с нашим техническим руководством, базирующимся в Канаде.

Обязанности

• Руководства и поддержка: Разработка и предоставление экспертной поддержки для продвижения золотого стандарта в ИИ, гарантируя устойчивость, производительность и прослеживаемость результатов ML.
• Реализация структуры: Создание, внедрение и мониторинг структуры операций машинного обучения для обеспечения непрерывности знаний и результатов на протяжении всего жизненного цикла наших активов.
• Межфункциональное сотрудничество: Устранение разрыва между анализом данных и инженерией данных, обеспечивая развертывание и управление моделями машинного обучения.
• Управление моделями: Оптимизация разработки, развертывания и управления моделями машинного обучения в производственных средах.
• Совместные решения: Работа с аналитиками данных, командами DevOps и заинтересованными сторонами для создания эффективных и безопасных решений на основе ИИ.
• Максимизация ценности: Обеспечение и максимизация создания ценности от продуктов передового анализа.

Требования

Технические навыки:

• Знание популярных фреймворков ML, таких как Databricks ML Flow, TensorFlow, PyTorch или scikit-learn.
• Знание практик непрерывной интеграции и деплоя (CI/CD) для конвейеров моделей машинного обучения.
• Знакомство с облачными сервисами (например, AWS, Azure, GCP) для масштабируемой инфраструктуры ML.
• Способность проектировать надежные конвейеры данных и управлять большими наборами данных.
• Экспертные знания в развертывании моделей ML в производственных средах.