Koneoppimisinsinööri

ML-insinööri IFS:llä on osittain ohjelmistoinsinööri, osittain DevOps-insinööri ja koneoppimisasiantuntija, joka yhdistää järjestelmien ja sovellusten, koneoppimisen ja tekoälyn tuntemuksen tekoälypohjaisten ratkaisujen rakentamiseen ja käyttöönottoon. Työ keskittyy korkean suorituskykyisen, skaalautuvan AI/ML-infrastruktuurin suunnitteluun ja ylläpitoon, ML-putkien tehokkaaseen rakentamiseen ja toteuttamiseen, mallien tarjoamiseen laajassa mittakaavassa sekä jatkuvan seurannan ja parantamisen työkalujen luomiseen. Tässä roolissa oleva henkilö käyttää teknistä osaamistaan muuttaakseen korkean arvon ja innovatiiviset tekoälymahdollisuudet käyttöönotettaviksi ja kestäviksi tuotteiksi. ML-insinöörit hallitsevat AI/ML-tekniikat, jotka vaihtelevat tilastollisesta oppimisesta ja tietokonenäöstä generatiiviseen tekoälyyn. Heillä on vahva pohja ohjelmistotekniikassa, ML-algoritmeissa ja he hallitsevat useita AI/ML-tarjoamisympäristöjä. ML-insinöörit työskentelevät tiiviissä yhteistyössä datatutkijoiden, data-insinöörien, arkkitehtien ja DevOps-insinöörien kanssa erittäin skaalautuvan infrastruktuurin ja tekoälypohjaisten ratkaisujen luomisessa ja käyttöönotossa. ML-insinöörit toimivat tekoälyinfrastruktuurin asiantuntijoina tuotantovalmiiden, skaalautuvien ML-putkien ja tekoälypohjaisten ratkaisujen kehittämisessä yhdessä datatutkijoiden, data-insinöörien, toimialan asiantuntijoiden, kumppaneiden ja asiakkaiden kanssa. Lisäksi IFS:n ML-insinöörit laajentavat jatkuvasti tietämysementään AI-infrastruktuurista, mallien seurannasta/observoitavuudesta ja drift-detektoinnista, toiminnallisesta ja liiketoimintaprosessien tietämyksestä ja jakavat tämän tiedon ohjatakseen muita. Vaadittavat taidot: * Ohjelmointitaidot: Vahva Pythonin hallinta ja kokemus relevantista kirjastoista (NumPy, Pandas, Kserve jne.). Tieto muista kielistä kuten Go, C# tai SQL on eduksi. * Pilvialustat ja DevOps: Tuttuus pilvilaskentaportaaleihin (Azure), infrastruktuuri koodina (terraform, helm charts), CI/CD, Git Ops ArgoCD:n kanssa ja kontitus-teknologiat (Docker, Kubernetes). * AI/ML-perusteet: Perusymmärrys koneoppimisen käsitteistä, mukaan lukien ohjattu ja ohjaamaton oppiminen, syväoppiminen ja mallin arviointitekniikat. * Datan käsittely: Osaaminen datan esikäsittelyssä ja piirteiden suunnittelussa (feature engineering). Kokemus relaatio- ja vektoritietokannoista. * Analyyttiset taidot: Erinomaiset analyyttiset taidot, kyky tulkita monimutkaisia tietoaineistoja ja johtaa niistä toiminnallisia oivalluksia. * Viestintätaidot: Erinomaiset sanalliset ja kirjalliset viestintätaidot, kyky tehdä tehokasta yhteistyötä eri toimintojen tiimien ja sidosryhmien kanssa. * Koulutus ja kokemus: Kandidaatin tai maisterin tutkinto tietojärjestelmätieteessä, ohjelmistotekniikassa, datatieteessä tai vastaavassa alassa, sekä vähintään 3 vuoden kokemus ohjelmistokehityksestä, mukaan lukien kokemusta AI/ML-kehyksistä kuten TensorFlow, PyTorch tai scikit-learn.