Machine Learning Data Engineer

Присоединяйтесь к нашей инновационной команде: инженер по данным машинного обучения в Nokia

Описание направления: Аналитика (AN)

В Nokia подразделение аналитики (AN) специализируется на улучшении науки о данных для решения сложных задач больших данных и открытия новых бизнес-возможностей из сложных источников данных. Наши усилия распространяются от традиционного сбора данных и бизнес-аналитики до продвинутого проектирования машинного обучения и автоматизации интегрированных данных систем. Эта ключевая роль лежит в основе нашего принятия решений, основанных на данных, предоставляя необходимые инструменты и интеллект для создания стратегии и будущего развития бизнеса.

Описание подразделения: Архитектура и качество данных аналитики (ADA)

Группа ADA в Nokia сосредотачивается на архитектуре и разработке надежных моделей и систем данных. Наша работа обеспечивает курацию, качество и целостность данных на множестве платформ, помогая управлять ключевыми источниками данных и поддерживать всестороннюю документацию, необходимую для создания технических решений. Наша команда также консультирует по лучшим практикам в области управления данными, играя ключевую роль в архитектуре надежных решений для управления данными.

Основные обязанности:

• Вести и выполнять задачи инженерии машинного обучения, контролируя все аспекты от первоначальных обзоров до решения сложных проблем.
• Координировать и проводить технические исследования, выполнять проектирование, анализировать результаты и эффективно документировать находки.
• Вносить вклад в НИОКР, пиша подробные требования и технические задания, влияя на разработку продуктов, программ и систем.
• Участвовать в технических обсуждениях между продуктами, разрабатывая инструменты и методы, улучшающие наши процессы.
• Предоставлять оценки и поддерживать планирование ресурсов, консультируя и поддерживая внешние технические интерфейсы.
• Облегчать обмен знаниями и тренинги в специализированных технических областях, стремясь к экономически эффективным решениям на протяжении всей бизнес-линии.

Требуемая профессиональная квалификация:

• Подтвержденный опыт работы в области инженерии машинного обучения, особенно в среде MLOps, с обширным опытом в области инфраструктуры данных, данных т