Инженер машинного обучения Прогнозирование ИИ (м/ж/д)

Компания Schwarz IT поддерживает всю цифровую инфраструктуру и все программные решения компаний группы Schwarz. Поэтому он отвечает за выбор, предоставление и эксплуатацию, а также за дальнейшее развитие ИТ-инфраструктур, ИТ-платформ и бизнес-приложений. Для оптимальной поддержки отделов с помощью ИТ-решений в своих бизнес-процессах Schwarz IT в консультации берет на себя требования отделов и работает вместе с этими профессиональными и эффективными ИТ-решениями. В области прогнозирования искусственного интеллекта мы разрабатываем продукты данных для всей Black Group. Мы используем современные облачные технологии и технологии искусственного интеллекта для разработки и эксплуатации инновационных решений для различных областей бизнеса, от производства до отраслевого бизнеса и логистики. Как инженер по машинному обучению, вы работаете с инженерами по данным и программному обеспечению над решениями ИИ, которые создают реальную добавленную стоимость в глобальной группе. Разработка комплексных продуктов данных, интегрированных в наши бизнес-процессы и создающих предпринимательскую добавленную стоимость

Оценка и подготовка соответствующих источников данных Оценка, внедрение и оптимизация соответствующих алгоритмов Целевые применения современных методов науки о данных Интеграция моделей в продуктивное программное обеспечение Индустриализация моделей (MLOps, DevOps) Работа в междисциплинарных, гибких проектных командах Профессиональное руководство и руководство членами команды Представление результатов от заинтересованных сторон

Завершенные университетские исследования в области науки о данных, математики, статистики, компьютерных наук, физики или предмета, связанного с предметом

Многолетний профессиональный опыт в качестве инженера по машинному обучению или исследователя данных Практический опыт работы с приложениями прогнозирования и ценообразования и общими моделями (машина повышения квалификации, нейронные сети, (S)ARIMA, Prophet) Очень хорошее знание применения методов машинного обучения, оптимизации и интеллектуального анализа данных (например, с Python, Spark) Идеальный опыт работы с распределенными системами машинного обучения и управления жизненным циклом модели (например, MLFlow) Практическое знание цикла разработки и разработки программного обеспечения Python (например, CI/CD, DevOps, Testing) Опыт работы с большими данными (SQL, Spark/Databricks) и облачными технологиями (GCP, Azure) Опыт работы с методами гибкой разработки программного обеспечения Умение понимать сложные вопросы и сценарии, детально анализировать и представлять результаты нетехнической аудитории в понятной форме. Хорошее знание английского и немецкого языков (уровень C1) JOBV1_EN