مهندس MLOps II

سيقوم مهندس MLOps II بتصميم وتنفيذ وإدارة أتمتة وتبسيط دورة حياة التعلم الآلي بشكل مستقل، مما يضمن نشر ومراقبة النماذج بشكل موثوق وفعال وقابل للتوسع.
تتطلب هذه الوظيفة فهمًا قويًا لممارسات DevOps، وتقنيات السحابة، وأطر التعلم الآلي، مع القدرة على سد الفجوة بين علوم البيانات والعمليات بشكل فعال.
التركيز: أتمتة مستقلة لخطوط أنابيب التعلم الآلي، استراتيجيات النشر، والمراقبة في الإنتاج.
الفرق الذي ستحدثه: تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب CI/CD لنماذج التعلم الآلي بشكل مستقل.
أتمتة عملية تدريب النموذج، والتحقق، والاختبار، والنشر باستخدام الأدوات ذات الصلة.
تطوير وصيانة أطر اختبار آلية لنماذج التعلم الآلي.
تطوير وإدارة استراتيجيات نشر النموذج المختلفة (مثل، اختبارات A/B، نشرات الكاناري).
بناء وصيانة بنية تحتية قابلة للتوسع وموثوقة لخدمة النموذج (مثل، باستخدام Kubernetes، وظائف بدون خادم).
تنفيذ وإدارة آليات إصدار النموذج والعودة إلى الإصدارات السابقة.
تحسين خدمة النموذج من حيث الكمون، والإنتاجية، واستخدام الموارد.
تنفيذ وإدارة أنظمة مراقبة وتسجيل شاملة لتتبع أداء النموذج وتحديد المشكلات (مثل، انحراف النموذج، انحراف البيانات).
إعداد وإدارة أنظمة التنبيه لإخطار الفريق بتدهور الأداء.
المساهمة في تطوير وتنفيذ سياسات وإجراءات حوكمة النموذج.
ضمان الامتثال لمتطلبات الأمان والخصوصية.
التعاون بشكل فعال مع علماء البيانات لفهم متطلبات النموذج والاعتماديات.
العمل مع مهندسي البرمجيات لدمج نماذج التعلم الآلي في التطبيقات والخدمات.
تطوير وصيانة واجهات برمجة التطبيقات وواجهات الوصول إلى النموذج.
التعليم: درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب، الهندسة، أو مجال ذي صلة.
الخبرة: أكثر من عامين من الخبرة في DevOps، أو هندسة البرمجيات، أو دور ذي صلة مع التركيز على نشر وتشغيل التعلم الآلي.
خبرة مثبتة مع منصات السحابة وتقنيات الحاويات.
الخبرة في صناعة الخدمات المالية تعتبر ميزة.
المهارات التقنية: إتقان قوي لممارسات وأدوات DevOps (مثل، Jenkins، GitLab CI، Docker، Kubernetes).
معرفة قوية بمنصات الحوسبة السحابية (مثل، AWS، Azure، GCP) وخدمات التعلم الآلي الخاصة بها.
معرفة بـ MLflow أو Kubeflow لإدارة النموذج، أو ما شابه.
إلمام بأطر التعلم الآلي (مثل، TensorFlow، PyTorch، scikit-learn).
خبرة قوية في البرمجة والأتمتة (مثل، Python، Bash).
فهم قوي لمبادئ هندسة البرمجيات وأفضل الممارسات.
خبرة مع أدوات البنية التحتية ككود (IaC) (مثل، Terraform، CloudFormation).
المهارات الشخصية: مهارات قوية في حل المشكلات والتحليل مع القدرة على العمل بشكل مستقل.
القدرة على العمل في بيئة سريعة ومتغيرة.
عقلية الأتمتة ودافع لتحسين الكفاءة.
مهارات تعاون وتواصل ممتازة.
نهج يركز على العميل في تطوير الحلول.
لاعب فريق قوي.
أخلاقيات عمل منضبطة.
إتقان جيد للغة الإنجليزية، سواء شفهيًا أو كتابيًا.
متعلم ذاتيًا بموقف إيجابي.
تعتبر Finaira صاحب عمل متساوي الفرص وملتزمة بتوفير مكان عمل خالٍ من التمييز والتحرش.
جميع قرارات التوظيف تستند إلى احتياجات العمل ومتطلبات الوظيفة ومؤهلات الأفراد، دون النظر إلى العرق أو اللون أو الدين أو الجنس أو التوجه الجنسي أو الهوية الجنسية أو الأصل الوطني أو العمر أو الإعاقة أو حالة المحاربين القدامى أو أي حالة أخرى محمية بموجب القوانين أو اللوائح في المواقع التي نعمل فيها.