Резюме работы: Будучи инженером ИИ в команде по науке о данных, вы будете играть ключевую роль в производстве моделей машинного обучения, создание надежных трубопроводов и улучшения общей платформы ИИ. Эта роль требует практического опыта с ЛазурВ Докери Azure Kubernetes Service (AKS)а также сильные знания о Облако-родные Mlops лучшие практики.
Обязанности
- Проектируйте и реализуйте масштабируемые, облачные конвейеры ML для производственных решений искусственного интеллекта.
- Сотрудничать с учеными для данных для реализации моделей ML от прототипов до производства.
- Управление развертыванием моделей ML с использованием Azure Machine Learning и AKS.
- Разработать, контейнеризировать и организовать услуги, используя Докер и KubernetesПолем
- Оптимизируйте облачные данные и вычислите архитектуры для обеспечения экономически эффективного и надежного развертывания.
- Реализовать надежный мониторинг, регистрацию и CI/CD -практики для поддержки операций по ИИ (MLOPS).
- Внести свой вклад в эволюцию лучших практик вокруг систем AI/ML в производственных средах.
Квалификация
- Минимум 5 лет опыта Как ученый данных, с не менее 2 лет сосредоточено на машиностроении машинного обучения в облачных средах.
- Проверенный опыт развертывания моделей ML в Лазуржелательно с Azure Machine LearningВ Докери АксПолем
- Практический опыт создания облачных трубопроводов для модельного обучения, оценки и мониторинга.
- Знакомство с концепциями и инструментами Genai (опыт работы Genai – это плюс).
- Квалификация в ПитонВ SQLи среда разработки на основе Linux.
- Сильное понимание принципов MLOPS, трубопроводов CI/CD и API-карты производственного класса.
- Эффективный коммуникатор с сильными навыками решения проблем и способностью работать в разных командах.
Образование
- Степень бакалавра в области компьютерных наук, электронных инженеров, науки о данных или связанной области.
#Ай #мл #инженер #Иллинойс #Datamaxis
Продолжение темы
