Kıdemli ML Mühendisi

CreateFuture'de çalışıyor

CreateFuture, insanların önemli işleri yaptığı ve bunu iyi yapmaları için desteklendiği, yapay zekaya dayalı bir danışmanlık ortağıdır. PayPal, adidas, NatWest, FanDuel ve Money Saving Expert gibi kuruluşlarla birlikte çalışarak fark yaratan dijital ürünler ve hizmetler geliştirirken insanları her zaman ön planda tutuyoruz.

Biz yaratıcılardan oluşan bir ekibiz. Kod yazıyoruz, teslimatı şekillendiriyoruz, pazara açılma stratejileri oluşturuyoruz, yapay zeka çözümleri geliştiriyoruz ve çalışanlarımızı destekleyen uygulamalar yaratıyoruz. Müşterilerimizle yan yana çalışıyoruz, işe yaramayanlara meydan okuyor ve onların geleceği inşa etmelerine yardımcı oluyoruz. Zanaat, kalite ve kültüre olan bağlılığımız, yalnızca birkaç yıl içinde 600'den fazla kişiye ulaşmamıza yardımcı oldu.

CreateFuture, Great Place to Work Sertifikalı™ bir şirkettir ve birkaç yıl üst üste İngiltere'nin En İyi İşyerleri ödülünü kazanmıştır.

Yolculuğumuzda bize katılın. Yarını, bugünü birlikte yaratalım.

Rol ve ekip hakkında:

Veri ekibimize katılacak, üretim makine öğrenimi sistemlerinin bağlı olduğu veri ve özellik işlem hatlarını sahiplenecek, veri hazırlama, özellik mühendisliği eğitimi ve dizüstü bilgisayarda çalışan bir modelden üretimde çalışan ve çalışmaya devam eden bir modele giden yolu sahiplenecek, makine öğrenimi odaklı bir Kıdemli Veri Mühendisi arıyoruz. Müşteri etkileşimlerindeki daha karmaşık ve belirsiz sorunlar üzerinde yüksek derecede özerklikle çalışacak, veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleriyle yakın ortaklık kuracak, genç mühendislere mentorluk yapacak ve mühendislik uygulamalarında çıtayı yükseltmeye yardımcı olacaksınız. Temeller hala önemlidir: Bu, Python, PySpark ve Databricks, Snowflake veya AWS gibi platformlar üzerine kurulu, özünde bir veri mühendisliği rolüdür.

Ne yapacaksınız:

• Minimum denetimle, makine öğrenimi sistemlerinin bağlı olduğu üretim verileri ve özellik işlem hatlarını tasarlama, oluşturma ve sürdürme, eğitim verileri hazırlama, özellik mühendisliği ve tekrarlanabilir, belirli bir zamanda doğru veri kümelerini tasarlama, oluşturma ve sürdürme sorumluluğunu üstlenin

• Modelleri prototipten üretime taşıyın ve onları orada tutun: veri bilimi meslektaşlarıyla birlikte paketleme ve dağıtım, model versiyonlama, otomatik yeniden eğitim ve sapma ve bozulmayı müşteriden önce yakalayan izleme

• Python, PySpark ve bulut veri hizmetlerini (örneğin, AWS Glue, EMR, S3, Redshift, Athena veya Databricks / Snowflake eşdeğerleri) kullanarak makine öğrenimi işinin üzerinde yer aldığı toplu iş ve ELT işlem hatlarını oluşturun ve sürdürün; mimari, veri modelleme ve araç oluşturma konusunda sağlam kararlar alın ve performans, maliyet ve sürdürülebilirlik açısından ödünleşimleri değerlendirin

• Veri ve makine öğrenimi iş akışlarına yönelik CI/CD'ye sahip olun ve bunları sürekli olarak iyileştirin, böylece ardışık düzenlerin ve benzer modellerin güvenilir, tekrarlanabilir dağıtımlarını sağlayın

• Ekip genelinde teslimat standardını yükseltmek için kodu gözden geçirerek ve bilgiyi paylaşarak genç ve orta düzey veri mühendislerine rehberlik edin ve destek verin

• Daha geniş ekip için bir üst kademeye iletme noktası görevi görerek, canlı veri hatları ve konuşlandırılan modellerdeki karmaşık sorunları giderin ve çözün

• Verileri ve makine öğrenimi gereksinimlerini anlamak ve bunları teknik çözümlere dönüştürmek için veri bilimcilerle, işlevler arası ekiplerle ve müşteri paydaşlarıyla işbirliği yapın

Aşağıdaki durumlarda sizinle konuşmak isteriz:

• Üretim makine öğrenimi, eğitim verileri hazırlama, özellik mühendisliği ve özellik depolarının ardındaki verileri ve özellik işlem hatlarını oluşturma konusunda uygulamalı deneyime sahip olun ve tekrar üretilebilirlik ve belirli bir zaman noktasında doğruluğun neden ilk göründüğünden daha önemli olduğunu anlayın

• MLOps'la prensipte değil pratikte çalışmış olmak: model sürümü oluşturma ve kayıtlar, deney izleme, otomatik yeniden eğitim ve sapma ve model bozulmasının izlenmesi (MLflow, SageMaker, Databricks ML, Vertex AI veya benzeri)

• Scikit-learn, PySpark MLlib veya PyTorch / TensorFlow gibi ML çerçeveleri konusunda rahattırlar; bu, bir veri bilimcinin çalışmasını üretmeye, bir modelin verilerden neye ihtiyaç duyduğuna dair mantık yürütmeye ve bir eğitim hattı ile hizmet hattının sessizce ayrıldığı yerleri tespit etmeye yetecektir. Modeli tasarlayan kişi olmanıza gerek yok

• Modern bir bulut veri platformu olan AWS (Glue, EMR, Redshift, S3/Lake Formation), Databricks, Snowflake veya benzeri bir platformda üretim veri işlem hatlarını tasarlamış ve işletmiş olmak ve bu kararlardan hangisinin farklı bir karara gideceği ve hangisinin gerçekleşmeyeceği hakkında konuşabilmek

• Veri modelleme konusunda derin SQL becerilerine ve uygulamalı deneyime sahip olun (örneğin, Kimball, madalyon/göl evi desenleri veya etki alanı odaklı modelleme), bu neredeyse tüm boru hattı çalışmalarımızın altında yatan yük taşıyan, sağlayıcıdan bağımsız beceridir

• Üretim düzeyinde, iyi test edilmiş kodla toplu işleme için güçlü Python ve PySpark'a sahip olun. Bu işin büyük kısmı toplu ve ELT'dir, ancak olay odaklı veya mikro toplu işlem hatları deneyimine sahip olmanız ve tasarım varsayımlarının artık geçerli olmadığını bilmeniz gerekir.

• Üretimde orkestrasyona, bağımlılık tasarımına, yeniden denemelere, SLA'lara ve müşteriden önce bir işlem hattının başarısız olduğunu size bildiren gözlemlenebilirliğe sahip olmak

• CI/CD yönetimi ve desteği de dahil olmak üzere veri mühendisliği çalışmalarının sınırlı gözetimle sağlanması konusunda deneyime sahip olmak

• Daha az deneyimli mühendislerin gelişimine mentorluk yapma veya onları destekleme deneyimine sahip olmak

• Belirsiz gereksinimlerden teknik çözümleri şekillendirmek, çalışmanızı sunmak, tahminlerinizi sunmak ve ödünleri ve riskleri tartışmak için paydaşlarla doğrudan çalışma konusunda rahatsınızdır.

Size neler sunacağız:

İnsanların işlerini en iyi şekilde yapacaklarına güveniyoruz. Bu, katı kurallar üzerinde esneklik, faaliyet üzerinde etki ve hem profesyonel hem de kişisel olarak büyümenize gerçek yatırım anlamına gelir. Yaptıklarını derinden önemseyen akıllı, meraklı insanlarla çevrili, destekleyici ve arkadaş canlısı bir kültürün parçası olacaksınız.

Hibrit ve uzaktan seçenekler de dahil olmak üzere esnek çalışma sunuyoruz. Ofis merkezlerimiz Edinburgh, Leeds, Manchester, Londra ve Bulgaristan'da bulunmaktadır ve gerektiğinde müşteri tesislerine veya CreateFuture ofislerine ara sıra seyahatler yapılmaktadır.…

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/xdesign/senior-ml-engineer-388909)