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职位 - Azure AI工程师（ML，数据科学）
持续时间 - 9个月以上
地点 - 远程
类型 - 合同
职责：
• 机器学习/人工智能平台
• 使用现有和新兴技术平台设计、开发和记录尖端的机器学习解决方案
• 架构可扩展的技术架构，提供最新的机器学习、人工智能和其他新兴技术解决方案
• 提供技术愿景、技术解决方案和指导，构建现代机器学习平台、工具和大规模ML/AI服务。
• 为数据中心创新的所有阶段建立一个平台，包括数据组织、数据访问、数据探索、数据科学原型、生产、测试和持续监控机器学习管道
• 宣传并推动ML平台的采用，并努力实现运营卓越
• 监督平台的日常运营，确保高可用性、可扩展性和性能，并采用数据驱动的方法进行持续的测量和优化
• 集成
• 为端到端系统定义架构蓝图，包括应用程序、系统、平台和技术基础设施的集成
• 设计基础设施、工具、实用程序和自动化工作流程
• 作为机器学习领域的信任顾问，帮助塑造用例和综合实施
• 支持数据科学模型和管道的生产和部署
• 优化
• 为机器学习/AI解决方案和Azure PaaS定义标准并创建参考实现模式
• 负责成功分析、高级设计和交付云项目
• 与数据科学家和机器学习工程师合作，审查和共同优化技术设计
• 优化机器学习和相关数据处理代码，以实现规模和鲁棒性
• 成本管理
• 协助确定架构目标，估算解决方案成本，并审查现有的云部署，以寻求设计、可用性、可恢复性和成本优化的潜在改进
• 在高度协作的团队环境中参与，您的专业知识需要提出最佳选择，为云数据架构、扩展和数据开发机会、成本节约和漏洞奠定基础
• 与业务利益相关者、管理层和技术团队合作，确定需求并指导提供具有成本效益、高性能的技术能力，利用企业信息架构原则和核心数据资产
资格：
• 熟悉Azure相关认证，如Azure解决方案架构师、Azure AI工程师
• 对机器学习和数据领域有深入的了解，包括设计、构建、优化和扩展数据密集型的机器学习解决方案，使用分布式计算
• 能够看到并实施能够简化解决方案的模式
• 有说服力的影响力
经验：
• 计算机科学、电气/计算机工程、物理学、数学或其他工程领域的学士、硕士或博士学位，或具有等同经验
• 在架构或工程角色上拥有5年以上的经验，专注于在生产环境中大规模部署机器学习模型
• 具备下一代架构概念的专业知识，包括集成、高级分析、云分析、大数据、人工智能和/或机器学习
• 精通Python和SQL，并具有Apache Spark、Hadoop、Databricks、Snowflake或其他大数据系统的工作经验
• 有在本地或云环境中与DevOps合作的经验，包括但不限于对计算、存储、网络、Docker/容器、Kubernetes、云API和IaaS的深入理解
• 有编排框架的经验
• 有自然语言处理或深度学习框架（如Tensorflow、Pytorch或HuggingFace等）的经验 
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