Text copied to clipboard!
Cím
Text copied to clipboard!Gépi tanulási mérnök
Leírás
Text copied to clipboard!
Olyan Gépi tanulási mérnököt keresünk, aki képes üzleti és technológiai problémákat adatvezérelt megoldásokká alakítani, és magas színvonalon tervezni, fejleszteni, tesztelni, valamint éles környezetben működtetni gépi tanulási modelleket. Ebben a szerepkörben a szakember szorosan együttműködik adatkutatókkal, szoftverfejlesztőkkel, termékmenedzserekkel és üzleti érintettekkel annak érdekében, hogy a rendelkezésre álló adatokból valós értéket teremtsen. A pozíció ideális olyan jelöltek számára, akik erős matematikai és programozási háttérrel rendelkeznek, ugyanakkor értik a skálázható rendszerek, a felhőalapú infrastruktúra és a megbízható adatfolyamatok jelentőségét is.
A Gépi tanulási mérnök feladata nem csupán modellek létrehozása, hanem azok teljes életciklusának kezelése is. Ide tartozik az adatok előkészítése, a jellemzők kialakítása, a megfelelő algoritmusok kiválasztása, a modellek finomhangolása, teljesítményük mérése, valamint a modellek integrálása termelési rendszerekbe. Fontos, hogy a jelölt képes legyen a modellek működését érthetően kommunikálni technikai és nem technikai közönség számára egyaránt, és figyelembe vegye az etikai, adatvédelmi és üzleti szempontokat is.
A munkakör során elvárás a modern gépi tanulási eszközök és keretrendszerek magabiztos használata, például Python alapú könyvtárak, mélytanulási platformok, adatfeldolgozó rendszerek és MLOps megoldások alkalmazása. A sikeres jelölt képes lesz automatizált tanítási és telepítési folyamatokat kialakítani, monitorozni a modellek teljesítményét, felismerni a modellromlást, és szükség esetén újratanítani vagy optimalizálni a rendszereket. Emellett fontos szerepet kap az adatminőség biztosítása, a kísérletek dokumentálása és a reprodukálhatóság fenntartása.
Ez a pozíció olyan szakembernek való, aki szeret összetett problémákon dolgozni, nyitott az új technológiákra, és képes egyensúlyt teremteni a kutatási szemlélet és a gyakorlati megvalósítás között. A vállalat olyan kollégát keres, aki proaktívan javasol fejlesztéseket, képes önállóan és csapatban is hatékonyan dolgozni, valamint hosszú távon hozzájárul a szervezet mesterséges intelligencia képességeinek fejlődéséhez. A szerepkör változatos feladatokat, szakmai fejlődési lehetőséget és jelentős üzleti hatást kínál, különösen olyan környezetben, ahol az adatokra épülő döntéshozatal és az intelligens automatizálás stratégiai fontosságú.
Felelősségek
Text copied to clipboard!- Gépi tanulási modellek tervezése, fejlesztése és validálása üzleti felhasználási esetekre.
- Adatok gyűjtése, tisztítása, előfeldolgozása és jellemzőképzés végrehajtása.
- Modellek éles környezetbe helyezése és integrálása meglévő rendszerekbe.
- Modellek teljesítményének monitorozása, hibák elemzése és újratanítás kezdeményezése.
- Együttműködés adatkutatókkal, fejlesztőkkel és üzleti csapatokkal a megoldások kialakításában.
- Kísérletek, modellek és adatfolyamatok dokumentálása a reprodukálhatóság biztosítására.
- MLOps folyamatok és automatizált telepítési csatornák kialakítása és karbantartása.
- Skálázható és megbízható adat- és modellarchitektúrák támogatása.
Elvárások
Text copied to clipboard!- Felsőfokú végzettség informatikai, matematikai, mérnöki vagy kapcsolódó területen.
- Magabiztos Python programozási ismeretek és releváns gépi tanulási könyvtárak használata.
- Tapasztalat felügyelt és felügyelet nélküli tanulási módszerek alkalmazásában.
- Ismeretek adatbázisok, SQL és nagyméretű adathalmazok kezelésében.
- Gyakorlat modelltelepítésben, API-integrációban vagy felhőalapú környezetekben.
- Alapvető ismeretek mélytanulási keretrendszerek, például TensorFlow vagy PyTorch használatában.
- Erős problémamegoldó készség, analitikus gondolkodás és precíz munkavégzés.
- Jó kommunikációs készség technikai és üzleti szereplőkkel való együttműködéshez.
Lehetséges interjú kérdések
Text copied to clipboard!- Milyen gépi tanulási projekteken dolgozott korábban, és milyen eredményeket ért el?
- Mely programozási nyelveket és keretrendszereket használja a legmagabiztosabban?
- Van-e tapasztalata modellek éles környezetbe történő telepítésében?
- Hogyan kezeli az adatminőségi problémákat és a hiányos adathalmazokat?
- Dolgozott-e már felhőalapú infrastruktúrával vagy MLOps eszközökkel?
- Hogyan méri és monitorozza egy modell teljesítményét hosszú távon?
- Milyen tapasztalata van csapatmunkában adatkutatókkal és szoftverfejlesztőkkel?
- Milyen szempontokat vesz figyelembe modellválasztás és finomhangolás során?
