Aktana, лидер в области интеллектуального взаимодействия в глобальной фармацевтической промышленности, ищет талантливого старшего инженера по данным для совершенствования нашей системной архитектуры и тесного согласования ее с нашей бизнес-стратегией. Эта ключевая роль включает в себя разработку, реализацию и внедрение передовых решений, интегрирующих передовые научные, инженерные и операционные практики. Будучи старшим инженером по данным в Aktana, вы будете играть ключевую роль в преобразовании наших основных продуктов и вкладе в наш общий успех.
В качестве старшего инженера по данным вы будете:
- Сотрудничать с менеджерами по продуктам, специалистами по данным и инженерами для достижения целей команды.
- Проектировать и создавать масштабируемые системы управления жизненным циклом моделей машинного обучения.
- Создавать, развертывать и управлять моделями машинного обучения, обеспечивая масштабируемость и автоматизацию.
- Разрабатывать данные модели и конвейеры данных, адаптированные к потребностям машинного обучения, с акцентом на повторное использование и воспроизводимость.
- Выбирать и внедрять лучшие фреймворки, библиотеки и платформы для создания передовых решений машинного обучения.
- Проектировать и реализовывать многоразовые программные компоненты в сотрудничестве со специалистами по данным.
- Переводить прототипы машинного обучения в надежные готовые к работе решения, эффективно обслуживающие несколько клиентов.
- Предоставлять рекомендации по лучшим практикам в отношении разделения данных, хранения, производительности системы и качества данных.
Идеальные кандидаты будут иметь:
- Степень магистра или доктора наук в области информатики, инженерии или наук о данных.
- Доказанный опыт разработки алгоритмов и продуктов машинного обучения для производственной среды.
- Высокую квалификацию в программировании и использовании больших данных, таких как Scala, Python, R, Java и Spark.
- Экспертные знания в области непрерывной доставки, облачных платформ (AWS) и современных практик разработки программного обеспечения.
- Опыт работы с инструментами и фреймворками машинного обучения, такими как Scikit, TensorFlow и другие соответствующие технологии.
- Твердые знания алгоритмов машинного обучения, в