Інженер з машинного навчання

Як інженер-розробник у галузі Машинного навчання, ви будете відповідальними за проектування та розробку систем машинного навчання, а також удосконалення та оновлення існуючих. Ви допоможете впроваджувати найкращі практики розробки програмного забезпечення в команду дата-сайнтістів і прискорите їх роботу. Ви будете тестувати бібліотеки машинного навчання на межу їх можливостей, часто додаючи нові функціональні можливості. Це включає в себе виробничий розгортання коду, тестування та відстеження метрик точності. Ви постійно будете шукати вдосконалення продуктивності та вирішувати, які технології машинного навчання будуть використовуватися в виробничому середовищі. Обов'язково мати: - Бакалаврський / магістерський диплом з інженерії з 2-4 роками професійного досвіду - Сильні інженерні та програмні навички, здатність написати високопродуктивний, якісний код для виробництва на Python - Добре розуміння Generics, концепцій ООП та шаблонів проектування - Досвід роботи з контейнерами за допомогою Docker - Знайомство з бібліотеками NumPy, Pandas, Keras, Pytorch, TensorFlow, scikit-learn - Практичний досвід роботи з одним з двигунів оркестровки - Airflow, Kubeflow, SageMaker, Data Bricks - Розуміння життєвого циклу інженерії машинного навчання та MLOps - методики моделювання, інженерія ознак, вибір ознак, тренування моделі, налаштування гіперпараметрів, оцінка моделі, обслуговування моделі - Досвід розгортання додатків в Kubernetes Було б добре мати: - Знання Parquet, Apache Arrow, PySpark - Розуміння архітектури GPU, Cudas, Rapids - Знання SQL баз даних - Postgresql, Mysql, MSSql - Досвід роботи з No SQL дата-магазинами, такими як MongoDB / Redis / ElasticSearch/ Cassandra Про Noodle.ai: Місія Noodle.ai - створити світ без відходів. Наша продукція спрямована на ті сфери, де є велика кількість відходів - заводи та постачальні ланцюги по всьому світу. Ми вважаємо, що традиційне програмне забезпечення, засноване на правилах, зазнає невдач у бізнес-лідерів, тому ми працюємо з нашими клієнтами, використовуючи корпоративний штучний інтелект для покращення якості продукції, оптимізації виробничих графіків, підвищення ступеня заповнення, та оптимізації розподілу продукції. Вирішення цих проблем надає нашим клієнтам конкурентну перевагу, а також зменшує витрати енергії, надлишкові викиди CO2 та відходи ресурсів, згенеровані неефективністю ланцюга постачання.