Kıdemli MLOps Mühendisi

Van deneyi ve üretim. Van modeli naar schaal.
Bir MLOps Mühendisi, makine öğreniminin dizüstü bilgisayarlarda hiçbir işe yaramadığını, üretimde daha fazla başarı elde etmeyi başardığını düşünüyor mu?
Kuruluşlar yapay zekânın bankacılık, sigorta, enerji ve e-ticaret gibi birçok sektörel alanda faaliyet göstermesine yardımcı olacak mı?
Ayrıca, Kıdemli MLOps Mühendisi olarak teknik bir ekip olarak, bir araya gelerek bir araya geldik.

Jouw rol – yeni ürün modeli
Kıdemli MLOps Mühendisi, makine öğrenimi modellerini kullanarak sağlam bir üretim süreci oluşturmayı başardı. ML mimarisini, CI/CD süreçlerini ve tüm yaşam döngüsü süreçlerini satın aldık: izleme ve optimizasyon için eğitim ve dağıtım.
Bulut platformları ve yapay zeka veri altyapısı ile pratikte kullanabileceğiniz dikey bir yapıya sahibiz. İletişimsel ve iletişimsel teknik bilgilerle tanışın ve MLOps önerileriyle ilgili daha fazla bilgi edinme konusunda daha fazla bilgi edinmeye çalışın.

Ne yapıyorsun

• MLOps projelerinin hayata geçirilmesi, iş ve bahislere odaklandı

• Eğitim, dağıtım, çıkarım ve izleme için makine öğrenimi mimarisi ve işlem hatları uygulayıcısı

• Makine öğrenimi için CI/CD işlemlerini zenginleştirin ve optimize edin

• Azure, AWS, Databricks, Snowflake ve Dataiku veri platformlarında bulut ve veri platformlarında makine öğrenimi iş akışlarının otomatikleştirilmesi

• Model performansını izleyin ve optimize edin, üründe tutarlılığı ve dengeyi sağlayın

• Coachen van collega'nın en iyi van uygulamaları

• MLOps hizmetleri, teklifler ve iş bağlantıları ile ilgili Meebouwen

Wat jij meebrengt

• Veri Bilimi alanında Afgeronde ustası, vergelijkbaar Informatica

• Minimum 5 yıl MLOps, ML-productieomgevingen'in Veri Mühendisliği ile buluştu

• Makine öğrenimi mimarisi, dağıtım stratejileri ve işlem hatları

• Konteyner ve sistem yönetimi (Docker, Kubernetes)

• Ervaring, ML'nin ötesinde CI/CD araçlarıyla tanıştı (GitHub Actions, GitLab CI/CD, Jenkins'in Azure DevOps'u)

• İzleme ve gözlemlenebilirliği sağlamak, model kaymasını ve veri kalitesini aşmak

• Bekend, MLflow, Kubeflow Pipelines ve Airflow of Prefect gibi orkestrasyon araçlarıyla tanıştı

• Kennis, performansı optimize etmek için dağıtılmış eğitim, GPU ölçeklendirme ve model sıkıştırması yaptı

• Ervaring bulut platformlarıyla (Azure, AWS) ve makine öğrenimi hizmetleriyle tanıştı SageMaker'ın Azure ML'si

• Bekend, Databricks, Dataiku Snowflake adlı veri platformlarıyla tanıştı

• Ervaring Kod Olarak Altyapıyla Buluştu (Terraform, Bicep'in ARM'i)

• Sterke Python becerileri TensorFlow'un PyTorch'uyla buluştu

• Basiskennis van veri mühendisliği (ETL/ELT, akış, Spark)

• Yapay zeka geçişinde güvenlik, gizlilik ve uyumlulukla başa çıkın

• Paydaşlar ve iş dünyası için karmaşık teknolojiler barındırıyor

• Temel zihniyet geri geldi ve kalıcı olarak devam etti

Werken bij adesso
Hollanda'nın büyük bir kısmı kompakt ve kapsamlı bir Veri ve Yapay Zeka ekibiyle çalışıyor. Projeleri ürün geliştirmeyle birleştiriyoruz: tüm basit MLOps ağ blokları için basit ML altyapısı oluşturmak.
Sonuç olarak pragmatik olarak çalışıyoruz. Zware hiyerarşisi, çok kısa bir süre içinde, tekrar tekrar gözden geçirilir.

Ne oldu?

• Haftada 32 ila 40 saat arasında geniş bir sözleşme

• Yıl başına 27 vaka ve 4 çalışılan ajan

• Yıl başına 3.600 € kişisel bütçe

• Mobiliteitsregeling, OV-abonnement kiralamasıyla buluştu

• Esnek çalışma ve çalışma saatleri

• Emeklilik ve emeklilik maaşı alma

• Açık kültür veel kennisdeling ile tanıştı

• Nederland'da Doorgroeimogelijkheden ve uluslararası (Avrupa'da 11.000'den fazla kolej)

Aynı işte çalışmak için bir kültür kültürü daha var:

• ONEadesso – Samen Steker

• Uygulamalı – pragmatisch ve oplossingsgericht

• Basit – açık ve anlaşılır

• Açık fikirli – çok yönlü bir fikre sahip olmak

Bir sonraki adım için mi?
Kıdemli MLOps Mühendisi yapay zeka ile iş birliği yaparak üretime girecek mi? Dan, Kennis'i sevindirdik.

Arbeitnow'da Hollanda'da İş Bulun

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/adesso-netherlands/senior-mlops-engineer-utrecht-492602)