Descrizione del lavoro:
Stiamo cercando un AiOps Engineer altamente qualificato da unire al nostro gruppo di Intelligenza Artificiale (AI) per supportare la gestione e l'ottimizzazione delle operazioni AI.
In questa posizione, sarai responsabile di progettare, implementare e gestire le infrastrutture e le operazioni AI per garantire che i nostri sistemi di intelligenza artificiale siano affidabili, scalabili e pronti per l'uso in produzione.
Collaborerai strettamente con il team di data science e altri membri del team per garantire il successo dei progetti AI.
Responsabilità:
Implementazione AI: Progettare, implementare e gestire le soluzioni AI, inclusi modelli di machine learning e algoritmi di intelligenza artificiale.
Infrastruttura AI: Configurare, gestire e ottimizzare l'infrastruttura per il training e l'inferenza AI, inclusi server GPU, cluster di calcolo e piattaforme cloud AI.
Monitoraggio e Ottimizzazione: Monitorare costantemente le prestazioni dei modelli AI e ottimizzare i modelli per migliorare l'accuratezza e l'efficienza.
Automatizzazione: Automatizzare i flussi di lavoro di training e inferenza AI, nonché le attività di gestione e monitoraggio.
Sicurezza AI: Implementare pratiche di sicurezza per proteggere i modelli AI, i dati di addestramento e le previsioni.
Collaborazione: Collaborare con il team di data science e gli stakeholder aziendali per comprendere le esigenze AI e garantire la fornitura di soluzioni di intelligenza artificiale allineate agli obiettivi aziendali.
Documentazione: Documentare i processi, le procedure e le configurazioni AI per garantire la tracciabilità e la ripetibilità delle operazioni.
Competenze richieste:
Conoscenza approfondita di machine learning e intelligenza artificiale, con esperienza pratica nella creazione di modelli.
Esperienza nella gestione dell'infrastruttura AI, inclusi strumenti e piattaforme come TensorFlow, PyTorch, Nvidia CUDA, Azure AI, AWS AI/ML, ecc.
Abilità di scripting o programmazione con linguaggi come Python, R o simili.
Competenza nell'uso di servizi cloud per l'AI, ad esempio Azure Machine Learning o AWS SageMaker.
Comprensione delle pratiche di sicurezza e privacy dei dati nell'AI.
Capacità di risoluzione dei problemi e analitiche.
Eccellenti competenze comunicative e capacità di lavoro di squadra.
Familiarità con strumenti di monitoraggio e log per l'AI.
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