Machine Learning Engineer

Местоположение: Центральный парк, Леопардстаун, Дублин 18 (гибридный формат)

О должности:
Присоединяйтесь к Центру превосходства по данным и аналитике в AIB, где наша аналитическая функция играет ключевую роль в использовании данных AIB для создания бизнес-ценности и поддержки принятия решений на всем протяжении организации. Наша разнообразная команда включает в себя специалистов по данным, инженеров данных, аналитиков и специалистов по продвинутой аналитике, которые увлечены созданием решений в области искусственного интеллекта и машинного обучения, обеспечивающих не только выдающиеся бизнес-результаты, но и справедливое и положительное воздействие на наших клиентов и общество.

В настоящее время мы ищем опытного инженера по машинному обучению, чтобы улучшить наши возможности по развертыванию и управлению моделями. Вы будете играть ключевую роль в интеграции принципов MLOps, ModelOps, DevOps и DataOps, используя SAS Viya, Teradata, Python и различные облачные технологии.

• Внедрение MLOps для создания масштабируемой и надежной инфраструктуры для моделей машинного обучения.
• Улучшение инструментов и интеграция практик ModelOps, DevOps и DataOps.
• Использование SAS Viya и Teradata для управления сложными данными и аналитическими структурами.
• Создание автоматизированных конвейеров для обучения, оценки и развертывания моделей.
• Разработка решений для оптимизации производительности и масштабируемости моделей.
• Укрепление дизайна для раннего обнаружения проблем через системы проактивного оповещения.
• Направление всего жизненного цикла доставки моделей ML от разработки до производства.
• Сотрудничество с внешними поставщиками для приобретения необходимых технологий и услуг.
• Постоянное следование за последними достижениями в технологиях и процессах ML.

• Магистерская степень в области компьютерных наук, инженерии, науки о данных или смежной области.
• Не менее 3 лет опыта работы в MLOps, ModelOps, DevOps или DataOps.
• Экспертиза в SAS Viya, Teradata, Python и знакомство с основными облачными платформами (AWS, Azure, GCP).
• Доказанные знания в Docker, Kubernetes, Git и CI/CD конвейерах.
• Сильные навыки решения проблем и способность эффективно работать в команде.
• Опыт управления поставщиками и