Присоединяйтесь к нашей команде в качестве инженера по операциям машинного обучения в Singtel

В Singtel мы ставим перед собой задачу сдвинуть границы технологий, и теперь мы ищем страстного инженера по операциям машинного обучения (MLOps), чтобы помочь нам развенчать мифы о машинном обучении (ML) и улучшить наши рабочие процессы. Если вы жаждете проектировать и разрабатывать код производственного уровня и обеспечить высокую эффективность моделей ML, мы хотим видеть вас в нашей команде!

Ваша роль и обязанности

В качестве инженера MLOps вы будете:

• Разрабатывать инженерные решения для работы на производственном уровне в области машинного обучения и инициатив, основанных на данных.
• Управлять и мониторить весь жизненный цикл ML-моделей в производстве, включая мониторинг функций, результатов модели и производительности.
• Планировать и оркестровать сложные рабочие процессы и конвейеры ML, используя передовые технологии.
• Оптимизировать алгоритмы машинного обучения, используя передовые технологии для сокращения времени обучения и задержки при выводе.
• Сотрудничать с данными учеными, бизнес аналитиками и ИТ-командами для создания платформ, поддерживающих операции машинного обучения и аналитики данных в больших масштабах.
• Постоянно инновировать и оптимизировать рабочие процессы ML через исследования и разработку новых технологий.
• Устанавливать, реализовать и поддерживать лучшие практики и принципы инженерии машинного обучения.

Что нам нужно от вас

Обязательные квалификации:

• Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии или в смежной области.
• Отличные навыки программирования хотя бы на одном объектно-ориентированном языке, таком как Python, Java или C++.
• Знание Bash, Shell, YAML, Ansible, Git, Maven, Jenkins, Junit, Ctrl-M, K8, Docker и других подобных инструментов.
• Как минимум 2 года опыта в инженерии программного обеспечения или инженерии данных.
• Практический опыт реализации алгоритмов машинного обучения и приложений.
• Глубокие знания в области развертывания моделей ML и высокопроизводительных вычислений.
• Глубокая страсть к машинному обучению, изучению новых областей применения и ин