Ugrás a tartalomra

AI/MLOps Engineer

Rólunk:
Gábor Dénes Egyetemen létrehozott Mesterséges Intelligencia Tudásközpontként célunk, hogy a mesterséges intelligencia adta lehetőségeket hatékonyan építsük be a digitális oktatás világába. Az egyszerű és intuitív használhatóságot helyezzük előtérbe, hogy mindenki, technikai tudástól függetlenül, könnyedén élvezhesse az alkalmazásunk előnyeit. Ennek érdekében szorosan együttműködünk a felhasználóinkkal, hogy valóban az ő igényeikre szabott megoldásokat tudjunk nyújtani.

Közös céljaink elérése érdekében több, kis létszámú SCRUM csapatban dolgozunk, melyek szinte teljesen  autonóm  módon  szervezik  feladataikat.  Mindemellett  nálunk  az  egyéni teljesítmény mellett a kezdeményezőkészség és a csapatmunka is rendkívül meghatározó, így mindenki hozzájárul a termék sikeréhez.

 

Feladatok:

 

  • Gépi tanuláson alapuló alkalmazások end-to-end fejlesztése, üzembe helyezése, üzemeltetése
  • Megoldások monitorozása, logolása, szükséges riasztások kidolgozása
  • Modellek utógondozása (post-deployment feladatok)
  • CI/CD pipeline-ok építése, automatizálása on-premise és felhőkörnyezetben
  • Új módszerek, eszközök folyamatos nyomon követése, kiértékelése
  • Új koncepciók folyamatos kutatása, tanulása
  • Megoldások, kísérletek dokumentálása

 

Elvárások - tapasztalat az alábbiakban:

 

  • Teljes data science-életciklus (adatgyűjtés, előkészítés, tanítás, kiértékelés, deployment, monitoring)
  • Klasszikus és deep learning keretrendszerek (Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow/Keras)
  • Gyakorlat ML-modellek üzemeltetése batch- és valós idejű üzemben egyaránt
  • DevOps-eszközök (Kubernetes, Helm, Airflow), gyakorlatok (pl. konténerizáció, mikroszervizek)
  • MLOps eszközök (pl. MLflow, SageMaker Pipelines, Airflow, TFX, Kubeflow)
  • Valós idejű adatfeldolgozás, streaming (pl.Flink, Kafka)
  • Általános programozási tudás
  • Python programnyelv, különös tekintettel a data science területén szükséges eszközökre (pl.
  • Pandas, NumPy, PySpark)
  • Monitoringeszközök (pl. Azure Monitoring, Grafana)
  • SQL, NoSQL és vektoradatbázisok (pl. MongoDB, PostgreSQL, Neo4j, Milvus)

 

Amit nyújtani tudunk:

 

  • a munkaidőt rugalmasan kezeljük, a törzsidőben (9:30-16:00) legyél elérhető, a többit te osztod be
  • hibrid munkavégzésben dolgozunk, nincs kötelezően előírt irodai nap, de örülünk, ha olykor tudunk találkozni
  • jól felszerelt, modern munkakörnyezetet biztosító irodánk van
  • könnyen  megközelíthető helyen vagyunk, akár tömegközlekedéssel, akár autóval tervezed az utazást (autóhoz parkolóhelyet tudunk biztosítani)
  • a belső képzési rendszerünkön keresztül lehetőséget biztosítunk arra, hogy továbbfejlődj a szakmában, akár külső képzéseket is támogatunk, ha velünk is megosztod, amit tanultál
  • komplex prémium rendszerünk segít egész évben fókuszban tartani téged és a csapatod
  • egy összetartó csapat vár Rád - következő közösségépítő eseményünkön reméljük, már Te is ott leszel!


Ha  úgy  érzed,  hogy  szívesen  dolgoznál  velünk,  várjuk  szakmai  önéletrajzodat  a hrinfo@e-fyi.hu email címre!

 

Vissza a karrier hirdetményekhez