Uygulamalı Veri Bilimcisi / Makine Öğrenimi Mühendisi (Karar Zekası)

Müşterilerimizin karar verme, işlerini yürütme ve kendi kullanıcılarına hizmet etme şeklini doğrudan geliştiren makine öğrenimi destekli ürünlerin oluşturulmasına, gönderilmesine ve ölçeklendirilmesine yardımcı olacak, ürün odaklı bir Uygulamalı Veri Bilimcisi veya Makine Öğrenimi Mühendisi arıyoruz.
Bu yalnızca araştırmaya yönelik bir rol ya da hizmet odaklı bir dahili analitik pozisyonu değildir. Deney, üretim dağıtımı, ölçüm, yineleme ve uzun vadeli sahiplik yoluyla problem tanımından makine öğrenimini almış birini istiyoruz. Harika modellerin yalnızca dizüstü bilgisayarlarda doğru olmadığını, aynı zamanda gerçek bir ürün içinde kullanılabilir, açıklanabilir, ölçülebilir, ölçeklenebilir ve değerli olduklarını anlıyorsunuz.
Geçmişiniz ağırlıklı olarak Veri Mühendisliği/ML Ops veya Uygulamalı Veri Bilimi üzerine kurulu olsa da, nakliye konusunda güçlü bir önyargınız var ve yapay zekayı hayata geçirmek için her iki dünya arasında köprü kurmaya ilgi duyuyorsunuz.
NE YAPACAĞINIZ:

Mühendislik ve Yapay Zeka Etkinleştirme

•
Uçtan Uca ML Sahipliği: Müşteriye yönelik SaaS ürünlerini güçlendiren makine öğrenimi yeteneklerinin (tahmin, öneri, sıralama, optimizasyon veya karar zekası) gelişimini teşvik edin.

•
İşlem Hattı ve Model Geliştirme: Keşiften deneme, doğrulama, dağıtım ve izlemeye kadar modellerin yanı sıra güvenilir veriler ve özellik işlem hatları tasarlayın.

•
Ürün Entegrasyonu: ML'yi doğrudan ürün iş akışlarına, kullanıcı deneyimlerine ve karar verme araçlarına dahil etmek için Ürün Yöneticileri ve Yazılım Mühendisleriyle iş birliği yapın.

•
Pragmatik Prototipleme: Doğruluk, yorumlanabilirlik, gecikme, bakım kolaylığı ve iş etkisini dengelerken prototipten üretime hızla geçin.

Ekosistem Sahipliği ve Stratejisi

•
Değerlendirme ve Deneme: Model kalitesi, sapma ve güvenilirlik dahil olmak üzere çevrimdışı ve çevrimiçi değerlendirme stratejilerini tanımlayın. ML özelliklerinin müşteri sonuçlarını iyileştirdiğini kanıtlamak için A/B testleri ve nedensel ölçüm çerçeveleri tasarlayın.

•
Veri Sağlığı ve Geri Bildirim Döngüleri: Modellerin yüksek kaliteli özelliklerle desteklenmesini sağlamak için Veri ekipleriyle işbirliği yapın ve ürün deneyimlerinin zaman içinde gelişmesini sağlamak için geri bildirim döngüleri oluşturun.

•
Platform ve MLOps Desteği: Bulut veri altyapısının yönetilmesine ve optimize edilmesine yardımcı olun, güvenilir bilgiler sağlayın ve kullanıcıları etkilemeden önce veri sağlığını proaktif bir şekilde yönetin.

Ürün ve Teknik Yön

•
Stratejik Yargı: Geleneksel makine öğrenimi, istatistiksel modelleme, LLM'ler, buluşsal yöntemler veya daha basit ürün mantığının ne zaman kullanılacağı konusunda güçlü bir yargıya varın. Model karmaşıklığı ve müşteri etkisi arasında pratik ödünler verin.

•
Yol Haritası Etkisi: Yol haritası kararlarını etkilemek için makine öğreniminin neleri çözebileceğini ve çözemeyeceğini açıkça anlatın; makine öğreniminin nerede gerçek ürün farklılaşması yaratabileceğini belirlemeye yardımcı olun.

•
Mentorluk: Uygulamalı ML en iyi uygulamalarında diğer veri bilimcilerine, makine öğrenimi mühendislerine, analistler ve işlevler arası ortaklara rehberlik edin ve mentorluk yapın.

SEN KİMSİN:

•
Kanıtlanmış Oluşturucu: Makine öğrenimini gerçek ürünlere taşıdınız. Belirsiz bir ürün sorunuyla başlamak, ML'nin doğru çözüm olup olmadığını anlamak, onu oluşturmak ve işe yarayıp yaramadığını ölçmek konusunda rahatsınız.

•
Önce Ürün Mimarı: Model performansı kadar ürün etkisini de önemsiyorsunuz. Doğruluğu biraz daha düşük ancak güveni daha yüksek, daha hızlı çıkarım yapan, daha iyi açıklanabilirliğe sahip ve kullanıcı tarafından daha güçlü benimsenen bir modelin daha iyi ürün kararı olacağını biliyorsunuz.

•
Çok Disiplinli Bir Uygulayıcı: Bir modelin yalnızca onu besleyen boru hattı kadar iyi olduğunu anlıyorsunuz. Kullanılabilirliğe, "İçgörü Süresine" ve müşteri güvenine, kod verimliliği kadar öncelik verirsiniz.

NE GETİRECEKSİNİZ:

•
Deneyim: Uygulamalı veri bilimi, makine öğrenimi veya makine öğrenimi mühendisliği alanında 3 yıldan fazla (ideal olarak 5+) profesyonel deneyim; buna uygulamalı deneyim oluşturma ve modelleri üretim ürünlerine aktarma da dahildir. SaaS ürünleriyle ilgili deneyim son derece değerlidir.

•
Teknik Çekirdek: Güçlü Python becerileri ve uygulamalı makine öğrenimi kitaplıkları ve çerçeveleri (ör. Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch, TensorFlow) konusunda uygulamalı deneyim. Sağlam SQL uzmanlığı gereklidir.

•
ML ve Modelleme Derinliği: Denetimli öğrenme, tahmin, sıralama, öneri sistemleri, optimizasyon veya istatistiksel modelleme konusunda güçlü anlayış. Gerçek dünyadaki kusurlu ürün veri kümeleriyle deneyim önemlidir.

•
Operasyonlar ve Düzenleme: MLOps kavramlarına (model sürüm oluşturma, özellik hatları, Airflow/dbt/Dagster aracılığıyla düzenleme, izleme, sürüklenme algılama) ve modern veri platformlarına (ör. Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks) aşinalık.

•
Bulut Altyapısı: Bulut ortamlarında (AWS, GCP veya Azure) çalışan uygulamalı deneyim.

•
İletişim ve İşbirliği: Karmaşık teknik değiş tokuşları ürüne, mühendisliğe ve teknik olmayan iş paydaşlarına açık bir şekilde açıklama becerisiyle birlikte mükemmel iletişim becerileri.

BONUS PUANLARI ŞUNLAR İÇİN:

•
Karar zekası, tahmin, müşteri davranışı modelleme, iş gücü/rota optimizasyonu veya operasyonel zeka ürünleri konusunda deneyim.

•
Gerçek ürün kullanım durumlarına uygulanan LLM'ler, GenAI veya aracılı iş akışları deneyimi.

•
Teknik yöne rehberlik etmekten sorumlu Kıdemli veya Lider bilim insanı olarak hareket eden önceki deneyim.

HAKKIMIZDA BİLMENİZ GEREKENLER:

• Rahatız ama ilikliyiz. Rahat bir çalışma ortamı ve uzaktan çalışma esnekliği sunuyoruz ve müşterilerimizin başarısına doğrudan katkıda bulunan yaratıcı, yenilikçi, sınıfının en iyisi çözümler geliştirme tutkusuna sahibiz.

• Müşterilerimizin ve işletmelerinin hayatlarında gerçek bir fark yaratan hizmet ve çözümleri derinden önemsiyor ve sunuyoruz

• Başkalarını açıkça oldukları gibi kabul ederiz ve güvene dayalı güçlü ortaklıklar kurarız

• Ekip çalışması ve işbirliği, meslektaşlarımızın ve müşterilerimizin karşılaştıkları zorlukları çözmelerine yardımcı olmanın anahtarıdır

• Ekibimiz enerjik, eğlenceli, doğası gereği araştırmacı ve etki yaratmaya isteklidir; sizi bize katılmaya davet ediyoruz!

NEREDE YAPIRSANIZ, YAPTIĞINIZ İŞİ SEVİN:…

Kaynak: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/147495-applied-data-scientist-machine-learning-engineer-decision-intelligence)