Менеджер по разработке ИИ

• Как менеджер по развитию ИИ, вы разрабатываете техническую основу для следующего поколения продуктов, основанных на данных. Вы разрабатываете готовые к производству архитектуры ИИ от платформы данных до ML-Serving для интеграции в сложные системные ландшафты и обеспечения высочайшего качества, безопасности и соответствия стандартам.

• Проектирование целевой архитектуры, включая платформу данных, ML-Serving, интерфейсы и инфраструктуру для готовых к производству приложений ИИ

• Разработка и внедрение микросервисных решений для приложений ML с использованием общих платформ и фреймворков ML
• Выбор и оценка технологий и платформ вдоль документированных сборок. -
• Купить логику
• Определение и установление архитектурных стандартов и стандартов качества (руководства по кодированию, стратегии тестирования, требования безопасности и соответствия), а также обеспечение их применения в команде разработчиков, например, посредством совместных обзоров и обратной связи
• Планирование и выполнение регулярных обзоров кода и дизайна для улучшения качества и архитектуры

• С учетом нормативных требований (например, КРИТИС,

• Энергетика,
• Инфраструктура) в области архитектуры, внедрения и эксплуатации решений

• Передача управления проектами и интерфейсами основной организации Amprion, включая техническую координацию и координацию соответствующих заинтересованных сторон в разработке продуктов ИИ. Наставничество и поддержка дальнейшего развития членов команды посредством парного программирования, семинаров, технической подготовки и регулярной конструктивной обратной связи
• Создание и сопровождение технической документации (архитектурные документы, описания интерфейсов, концепции эксплуатации) в высоком качестве

ПРОФИЛ:

• Полные университетские исследования в области компьютерных наук, инженерии или сопоставимых технических исследований
• Многолетний опыт проектирования и ответственности архитектуры и качества кода в проектах ML / KI, например, в качестве ведущего инженера, архитектора решений или в сопоставимых ролях
• Практика разработки с Python и общими ML фреймворками (например, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
• Опыт проектирования архитектур с облачными сервисами, микросервисами и платформами ML; локальный опыт преимуществ
• Опыт интеграции сложных системных ландшафтов и использования современных архитектурных батарей, таких как API-first

• Понимание регулируемых сред преимуществ, в частности KRITIS, энергетики или инфраструктуры

• Опыт в наставничестве и дальнейшем развитии технических команд, совместном создании и соблюдении стандартов качества
• Структурированная и аналитическая работа с высокой осведомленностью о качестве и тщательной документации

• Очень хорошее знание немецкого и английского

• Гибкая работа 38 часов в неделю 30 дней
• Развитие
• Семья и профессия
• Спорт и здоровье
• Рождественские деньги
• Урожай амприонов