Senior-tason backend-kehittäjä MLOps-osaamisella

Tietoa Parserista Parser etsii vahvan MLOps-osaamisen omaavaa senior-tason backend-kehittäjää koneoppimisen suunnittelutiimiinsä matkailualan globaalissa johtavassa yrityksessä. Tehtävässä osallistut ML-ratkaisujen infrastruktuurin suunnitteluun, rakentamiseen ja ylläpitoon: hallitset datan käsittelyputkia, tehostat mallien käyttöönottoa ja optimoit laskentaresursseja. Työskentelet merkittävien järjestelmien, kuten järjestämisen, suositusten ja hinnoittelun optimoinnin, parissa ja teet tiivistä yhteistyötä data-analyytikkojen kanssa mallien integroimiseksi tuotantoon. Tehtävän kuvaus Etsimme innostunutta ja kokenutta ohjelmistokehittäjää Revenue Optimization ML -tiimiin. Vaikuttavassa tehtävässä yhdistyvät infrastruktuuriosaaminen ja soveltava MLOps-tuntemus, ja siinä tarvitaan ohjelmistotekniikan, hajautettujen järjestelmien ja koneoppimisen operoinnin osaamista. Keskeiset vastuut Suunnitella ja toteuttaa skaalautuvaa ML-infrastruktuuria mallien koulutukseen, käyttöönottoon ja tarjoiluun eräajo- ja reaaliaikaisissa ympäristöissä. Rakentaa ja ylläpitää tehokkaita datan käsittelyputkia laajamittaiseen käsittelyyn ja piirre- eli ominaisuussuunnitteluun. Optimoida laskentaresursseja ja parantaa mallien tarjoilun suorituskykyä ML-järjestelmissä. Toteuttaa vankkoja valvonta-, lokitus- ja hälytysjärjestelmiä sekä osallistua MLOps-käytäntöihin, kuten CI/CD-käsittelyputkiin. Tehdä tiivistä yhteistyötä data-analyytikkojen kanssa mallien kehityksestä tuotantoon viemisen työnkulun sujuvoittamiseksi. Tutkia ja integroida uusia teknologioita, ohjata juniorikehittäjiä ja viestiä teknisistä ratkaisuista erilaisille sidosryhmille. Pätevyydet Kandidaatin tai maisterin tutkinto tietojenkäsittelytieteestä, ohjelmistotekniikasta tai vastaavalta tekniseltä alalta. Toivottu kokemus: 6–7 vuotta ohjelmisto-, data- tai ML-insinöörin tehtävistä. Vahvat ongelmanratkaisutaidot, Java-osaaminen ja eduksi luettava Python-osaaminen. Koneoppimisalgoritmien ja mallirakenteiden ymmärtäminen sekä kokemus skaalautuvien ja luotettavien ML-järjestelmien rakentamisesta. Kokemusta pilvialustoista, kuten AWS:stä, konttiteknologiasta, kuten Dockerista, sekä skaalautuvista dataratkaisuista, kuten Sparkista ja Kafkasta. CI/CD-työkalujen, kuten GitHub Actionsin, ML-mallien tarjoiluteknologioiden, kuten MLflow’n, sekä tiimityön tuntemus. Ihanteellinen hakija Tehtävä sopii henkilölle, jolla on vahva pohja vähintään yhdellä seuraavista alueista: ohjelmistotekniikka, datatekniikka, hajautetut järjestelmät tai soveltava koneoppiminen, sekä valmius laajentaa osaamistaan työn tarpeiden mukaan. Toivotamme tervetulleiksi vahvat, ohjelmointikielestä riippumattomat ongelmanratkaisijat, jotka ovat innostuneita rakentamaan vankkoja ML-järjestelmiä, vaikka kaikki luetellut vaatimukset eivät täyttyisi. Sijainti: Madrid: hybridityömalli, 2–3 päivää viikossa Mitä tarjoamme Ystävällisen ja yhteistyöhön kannustavan tiimin, joka jakaa mielellään osaamista ja oppii jatkuvasti. Toimeen tarttuvan toimintatavan. Mahdollisuuden työskennellä edistyksellisen MLOps- ja koneoppimisinfrastruktuurin parissa hyödyntäen esimerkiksi Javaa, Pythonia, AWS:ää, Dockeria, Kafkaa, Sparkia ja MLflow’ta reaaliaikaisten ML-järjestelmien toteuttamiseksi.