ML Tech Lead

ML Tech Lead AI նախագծի թիմի համար, կենտրոնանալով LLM, NLP, Computer Vision, MLOps, Generative AI վրա։ Պահանջվում է 4+ տարվա ML/AI փորձ, Python, PyTorch/TensorFlow, Docker, Git, AWS։ Լրիվ դրույք, գրասենյակ Տաշքենդում։

Մենք փնտրում ենք ML Tech Lead տեխնոլոգիական AI նախագծի թիմի համար, որը մշակում է լուծումներ՝ հիմնված Արհեստական բանականության, Մեքենայական ուսուցման և Գեներատիվ AI վրա։ Հիմնական ուղղություններ՝ LLM • NLP • Computer Vision • MLOps • Generative AI։ Պարտականություններ՝ Մշակել, վերապատրաստել և օպտիմալացնել ML/AI մոդելները PyTorch կամ TensorFlow-ով։ Նախագծել տվյալների մշակման և պատրաստման վերջից-վերջ pipelines։ Աշխատել սինթետիկ տվյալների և մակնշման ավտոմատացման հետ։ Ինտեգրել AI/ML մոդելները backend-ի և այլ արտադրանքի բաղադրիչների հետ։ Պատրաստել մոդելները արտադրական տեղակայման և մասշտաբավորման համար։ Կարգավորել մոնիտորինգ, վարկածավորում և փորձարկումների գործընթացները՝ օգտագործելով MLOps գործիքներ։ Կոնտեյներացնել ML գործընթացները Docker-ով։ Աշխատել ամպային ենթակառուցվածքի հետ՝ AWS կամ նմանատիպ։ Մասնակցել inference-ի և մոդելի կատարողականի օպտիմալացմանը։ Փոխազդել ինժեներների և AI թիմի այլ անդամների հետ զարգացման բոլոր փուլերում։ Որոշել AI նախագծերի տեխնիկական ուղղությունը, կայացնել հիմնական ճարտարապետական որոշումներ և ապահովել թիմի տեխնիկական ղեկավարում զարգացման բոլոր փուլերում։

Փորձ՝ 4+ տարվա կոմերցիոն փորձ Մեքենայական ուսուցման / AI ինժեներիայի ոլորտում։ Գործնական փորձ ML մոդելների մշակման և արտադրությունում ներդրման մեջ։ Անգլերեն (սահուն)։ Տեխնիկական ստեկ՝ Python, PyTorch և/կամ TensorFlow, Մեքենայական ուսուցման և Խորը ուսուցման հիմունքների ուժեղ իմացություն, Մոդելների օպտիմալացման մեթոդների և հիմնական ML չափանիշների իմացություն, Docker, Git, AWS կամ նմանատիպ ամպային հարթակների հետ փորձ։ MLOps՝ Գործնական փորձ (գործիքներից մեկի հետ)՝ MLflow/Kubeflow/AWS SageMaker կամ նմանատիպ MLOps հարթակներ։

Ձևաչափ՝ Լրիվ դրույք։ Վայր՝ Տաշքենդ (գրասենյակ)։ Աշխատանք՝ պաշտոնական աշխատանք՝ համաձայն Ուզբեկստանի աշխատանքային օրենսգրքի։ Լրիվ աշխատանքային օր։