ML Ops Expert

ENERCON, всесвітньо відома компанія, заснована в Німеччині понад 40 років тому, є лідером у розробці та виробництві вітрових турбін. Наша відданість якості, новітні технології прямого приводу генератора та довгострокові сервісні контракти закріпили нашу репутацію надійності та продуктивності. З асортиментом продукції від 2 МВт до 6 МВт ми ведемо індустрію до сталого майбутнього у вітровій енергетиці. До сьогодні ми успішно встановили понад 32 500 вітрових турбін по всьому світу, що генерують загальну потужність у 61 ГВт.

Наша штаб-квартира у Північній Америці знаходиться в Монреалі, Квебек, з сервісними центрами по всьому континенту. У нас також є сертифікований склад і навчальний центр у Бушервілі, Квебек. З моменту нашого заснування в Канаді у 2001 році, ми встановили понад 2 700 МВт потужності у восьми провінціях і територіях.

У ENERCON North America ми присвячуємо себе побудові чистішого майбутнього, сприянню енергетичному переходу та пропонуємо захоплюючі кар'єрні можливості. Досліджуйте наші вакансії та приєднуйтесь до нас у формуванні майбутнього відновлюваної енергетики.

ENERCON шукає досвідченого ML Ops Expert, щоб приєднатися до нашої команди та покращити сталий та ефективний використання AI (машинного навчання) в нашій організації. Співпрацюйте з нашою глобальною командою та працюйте у тісному контакті з нашим технічним лідером, що базується в Канаді.

Обов'язки:

Рекомендації та підтримка: Розробка та надання експертної підтримки для встановлення високих стандартів AI в компанії, забезпечуючи сталість, продуктивність та повну прозорість даних результатів ML.

Реалізація фреймворку: Співпраця з архітектором платформи в Канаді для створення та реалізації фреймворку для машинного навчання, забезпечуючи безперервність життєвих циклів наших активів.

Міжфункціональна співпраця: Забезпечення співпраці між науковцями данный та інженерами даних, забезпечуючи гладке впровадження та керування моделями ML.

Керування моделями: Оптимізація розвитку, впровадження та керування моделями ML у виробничих середовищах.

Спільні рішення: Співпраця з науковцями даних, командами DevOps та зацікавленими сторонами для створення ефективних, безпечних та готових до виробництва AI-рішень.

Максимізація цінності: Максимізація цінності продуктів передової аналітики.

Вимоги:

Технічні навички:

• Володіння ML фреймворками, такими як Databricks ML Flow, TensorFlow, PyTorch та scikit-learn.
• Знання практик CI/CD для конвеєрів моделей ML.
• Знайомство з хмарними сервісами, такими як AWS, Azure і GCP для масштабованої ML інфраструктури.
• Здатність проектувати надійні конвеєри даних та керувати великими наборами даних.
• Експертиза у впровадженні моделей ML у виробничих середовищах.
• Володіння Git для версі