AI-ML Engineer (Gen AI/MLops)

Ccube є швидкозростаючим постачальником цифрових технологій, який співпрацює з багатьма компаніями зі списку Fortune 500, щоб використовувати порушення для конкурентної переваги за рахунок інноваційних цифрових стратегій. Ми спеціалізуємося на трансформації клієнтського досвіду, аналізі даних, штучному інтелекті, платформній та продуктовій інженерії, хмарній інфраструктурі та безпеці, допомагаючи клієнтам у швидких інноваціях для розширення, розробці цифрових продуктів, встановленні сервісних платформ та покращенні продуктивності на основі даних.

Ми шукаємо талановитих інженерів AI/ML з досвідом роботи з інженерією даних, інженерією фіч та MLOps.

• Проектування та архітектура масштабованих AI платформ для розробки та впровадження AI рішень за допомогою методів ML та глибокого навчання.
• Співпраця з бізнес-засновниками, дата-саєнтистами, інженерними командами, продуктовими командами та іншими ключовими партнерами для збору функціональних та нефункціональних вимог для використання AI на AI платформі.
• Оцінка нових технологій та інструментів в галузі AI та проведення аналізу придатності для стратегії підприємства з AI платформами та можливостями.
• Визначення та впровадження найкращих практик, рамкових рішень та стандартів архітектури AI/ML.
• Керівництво налаштуванням AI/ML інфраструктури, включаючи вибір хмарних сервісів, даних, та впровадження моделей.
• Забезпечення надійності, надійності та масштабованості AI/ML рішень у виробничих середовищах.
• Проектування та впровадження заходів з управління даними, безпеки та відповідності для AI/ML платформ.
• Оптимізація робочих процесів AI/ML для продуктивності, економічності та використання ресурсів.
• Надання технічного керівництва та наставництва командам з розробки AI/ML.
• Передача рішень та стратегій AI/ML архітектури зацікавленим сторонам та керівництву.

• Доведений досвід роботи з AI/ML платформами.
• Глибоке розуміння ML алгоритмів, архітектур глибокого навчання, моделей та фреймворків (наприклад, TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn).
• Експертиза у роботі з хмарними платформами (наприклад, GCP, Azure) та їхніми AI сервісами.
• Сильні знання життєвого циклу розробки моделей, принципів програмної інженерії та принципів інженерії даних.
• Досвід роботи з інструментами контейнеризації та оркестрації як на місці, так і в хмарі (наприклад, AKS, GKE, OpenShift Container Platform, Docker, Kubernetes) для впровадження моделей AI/ML.
• Здатність проектувати та оптимізувати розподілені обчислювальні системи для навантажень AI/ML.
• Знання практик DevOps, CI/CD та автоматизації в контекстах AI/ML.
• Відмінні навички вирішення проблем та здатність вирішувати складні технічні завдання.
• Ефективні комунікативні навички для співпраці з міжфункціональними командами та зацікавленими сторонами.

Фактична компенсація варіюється залеж