ML Ops Expert

ENERCON, всемирно известная компания, основанная в Германии более 40 лет назад, является лидером в области проектирования и производства ветряных турбин. Наше стремление к совершенству, передовые технологии генераторов с прямым приводом и долгосрочные сервисные контракты закрепили нашу репутацию за надежностью и высокой производительностью. С продуктовым рядом от 2 МВт до 6 МВт, мы ведем отрасль к устойчивому будущему в области ветряной энергетики. На сегодняшний день мы успешно установили более 32,500 ветряных турбин по всему миру, генерируя общую мощность в 61 ГВт.

Наш главный офис в Северной Америке находится в Монреале, Квебек, с сервисными центрами по всему континенту. У нас также есть сертифицированный склад и учебный центр в Бушервиле, Квебек. С момента нашего появления в Канаде в 2001 году, мы установили более 2,700 МВт мощности в восьми провинциях и территориях.

В ENERCON Северная Америка мы стремимся к созданию чистого будущего, продвижению энергетического перехода и предлагаем увлекательные карьерные возможности. Изучите наши вакансии и присоединяйтесь к нам в формировании будущего возобновляемой энергетики.

ENERCON ищет опытного ML Ops эксперта для присоединения к нашей команде и повышения устойчивого и эффективного использования ИИ (машинного обучения) в нашей организации. Сотрудничайте с нашей глобальной командой и работайте в тесном контакте с нашим техническим руководителем, базирующимся в Канаде.

Руководящие принципы и поддержка: Разработка и предоставление экспертной поддержки для установления золотого стандарта ИИ в компании, обеспечивая устойчивость, производительность и полную прослеживаемость данных результатов машинного обучения.

Реализация инфраструктуры: Работа бок о бок с архитектором платформы в Канаде по созданию и внедрению инфраструктуры машинного обучения, обеспечивая непрерывность на протяжении жизненных циклов наших активов.

Кросс-функциональное сотрудничество: Соединение данных науки и инженерии данных, обеспечивая гладкое развертывание и управление моделями машинного обучения.

Управление моделями: Оптимизация разработки, развертывания и управления моделями машинного обучения в производственных средах.

Совместные решения: Работа с учеными данных, DevOps-командами и заинтересованными сторонами для создания эффективных, безопасных и готовых к производству ИИ-решений.

Максимизация ценности: Максимизация ценности продуктов продвинутой аналитики.

Технические навыки:

• Знание фреймворков ML, таких как Databricks ML Flow, TensorFlow, PyTorch и scikit-learn.
• Знание практик CI/CD для конвейеров моделей машинного обучения.
• Знание облачных сервисов, таких как AWS, Azure и GCP для масштабируемой инфраструктуры машинного обучения.
• Умение проектировать надежные данные и управлять большими наборами данных.
• Экспертиза в развертывании моделей машинного обучения в производственных средах.
• Знание Git для контроля версий кода и сотрудничества.
• Понимание инструментов мониторинга и ведения журнала для систем машинного обучения.
• Знание обеспечения безопасности конвейеров машинного обучения и обработки конфиденциальных данных.
• Дополнительное знакомство с Azure Cloud, Databricks, PySpark, MS Fabric и SAP является преимуществом.

Мягкие навыки:

• Эффективное общение и работа в команде с учеными данных, инженерами и заинтересованными сторонами.
• Умение решать сложные проблемы ML и оптимизировать производительность.
• Адаптивность к развивающимся технологиям ML и отраслевым трендам.