Text copied to clipboard!
Cím
Text copied to clipboard!MI mérnök
Leírás
Text copied to clipboard!
Olyan MI mérnököt keresünk, aki kulcsszerepet vállal intelligens, adatvezérelt megoldások tervezésében, fejlesztésében és bevezetésében. Ebben a pozícióban a sikeres jelölt szorosan együttműködik adatkutatókkal, szoftverfejlesztőkkel, termékmenedzserekkel és üzleti érintettekkel annak érdekében, hogy a mesterséges intelligenciára épülő rendszerek valódi üzleti értéket teremtsenek. A feladatkör magában foglalja gépi tanulási modellek fejlesztését, finomhangolását, tesztelését és éles környezetbe helyezését, valamint a kapcsolódó adatfolyamatok, API-k és infrastruktúra kialakítását is.
Az MI mérnök feladata nem csupán modellek létrehozása, hanem azok megbízható, skálázható és biztonságos működésének biztosítása is. Fontos, hogy a jelölt értse az adatok életciklusát az adatgyűjtéstől és tisztítástól kezdve a jellemzők előállításán, a modelltréningen és validáción át egészen a monitorozásig és újratanításig. A munkakör különösen alkalmas olyan szakemberek számára, akik szeretnek összetett problémákat strukturált módon megoldani, és képesek technikai döntéseiket üzleti célokhoz igazítani.
A szerepkörben elvárás a modern MI- és szoftverfejlesztési eszközök magabiztos használata, beleértve a Python alapú ökoszisztémát, a gépi tanulási keretrendszereket, a felhőplatformokat és a konténerizációs technológiákat. Előnyt jelent a természetesnyelv-feldolgozás, a számítógépes látás, az ajánlórendszerek vagy a generatív MI területén szerzett tapasztalat. Ugyanilyen fontos a jó kommunikációs készség, mivel a jelöltnek technikai és nem technikai közönség számára egyaránt érthetően kell bemutatnia a megoldásokat, kockázatokat és eredményeket.
Nálunk az MI mérnök aktívan részt vesz a teljes fejlesztési ciklusban: üzleti igények feltérképezésében, adatforrások értékelésében, prototípusok készítésében, teljesítménymérésben, valamint a modellek termelési környezetben történő integrációjában. Kiemelt figyelmet fordítunk a felelős MI-használatra, ezért fontos számunkra az átláthatóság, a torzítások csökkentése, az adatvédelem és a szabályozási megfelelés. Olyan kollégát keresünk, aki nyitott az új technológiákra, folyamatosan fejleszti tudását, és képes gyorsan alkalmazkodni a változó üzleti és technológiai környezethez.
Ez a pozíció kiváló lehetőséget kínál arra, hogy valaki nagy hatású projekteken dolgozzon, modern technológiai környezetben, együttműködő csapatban. Ha szenvedélyesen érdeklődik a mesterséges intelligencia iránt, szeretne skálázható rendszereket építeni, és fontosnak tartja, hogy a technológia kézzelfogható eredményeket hozzon, akkor ez a szerepkör ideális lehet az Ön számára.
Felelősségek
Text copied to clipboard!- Gépi tanulási és MI-modellek tervezése, fejlesztése és finomhangolása
- Adat-előkészítési és jellemzőképzési folyamatok kialakítása
- Modellek integrálása meglévő alkalmazásokba és szolgáltatásokba
- Éles környezetbe helyezési és monitorozási folyamatok kialakítása
- Modellek teljesítményének, pontosságának és stabilitásának folyamatos mérése
- Együttműködés adatkutatókkal, fejlesztőkkel és üzleti csapatokkal
- Skálázható MI-infrastruktúra és automatizált pipeline-ok építése
- Dokumentáció készítése technikai megoldásokról és döntésekről
Elvárások
Text copied to clipboard!- Felsőfokú végzettség informatikai, mérnöki, matematikai vagy kapcsolódó területen
- Legalább 3 év tapasztalat gépi tanulási vagy MI-fejlesztési területen
- Magabiztos Python programozási ismeretek
- Tapasztalat TensorFlow, PyTorch vagy hasonló keretrendszerek használatában
- Ismeretek adatbázisok, SQL és adatfeldolgozási technikák terén
- Gyakorlat felhőplatformokkal, például AWS, Azure vagy Google Cloud
- Verziókezelési és DevOps-alapismeretek, különösen Git és CI/CD
- Jó problémamegoldó készség és analitikus gondolkodás
- Kommunikációs készség technikai és üzleti szereplőkkel való együttműködéshez
Lehetséges interjú kérdések
Text copied to clipboard!- Milyen tapasztalata van gépi tanulási modellek éles környezetbe helyezésében?
- Mely MI-keretrendszereket használta a leggyakrabban, és milyen projektekben?
- Dolgozott már felhőalapú MI-infrastruktúrával? Ha igen, melyik platformon?
- Hogyan kezeli az adattisztítás és jellemzőképzés kihívásait?
- Milyen módszerekkel monitorozza a modellek teljesítményét éles környezetben?
- Van tapasztalata generatív MI, NLP vagy számítógépes látás területén?
- Hogyan biztosítja a modellek átláthatóságát és megbízhatóságát?
- Milyen szerepet vállalt korábbi projektjeiben a csapatmunkában és döntéshozatalban?
