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高级数据/AI/ ML工程师 @ 远程工作
6个月合同，后续雇佣（C2H）
要求10+年经验。
职位描述：
职责：
•高级数据/ML工程师负责企业规模数据管理最佳实践的解决方案工程。这包括现代数据集成框架、使用新兴基于云的数据设计模式构建可扩展的分布式系统。该角色将负责在数据和分析领域开发数据集成任务。该职位将向数据运营组织下的高级数据管理和分析团队的总监报告。这是一个个人表演者的角色。
关键工作职能：
•展示使用Snowflake实施数据仓库解决方案的专家能力。
•在事务系统和分析平台之间构建数据集成解决方案。
•扩展数据集成解决方案，以从内部和外部来源接收数据，并根据业务消耗需求进一步转换。
•在Snowflake中创建安全策略以管理细粒度访问控制
•为多种数据模式开发任务，例如实时数据集成、高级分析、机器学习、BI和报告。
•领导POC工作，构建基于预测分析的基础AI/ML服务。
•通过数据丰富和ML构建数据产品。
•成为团队合作者，并与现有团队成员共享知识。
最低经验：
•至少6-8年构建数据驱动解决方案的经验。
•精通实时数据解决方案，了解流处理、消息导向平台和ETL/ELT工具的知识。
•熟练使用Python和SQL进行脚本编写
•熟悉AWS基础计算、存储、网络和IAM的工作知识。
•在AWS上使用lambda函数的脚本编写经验。了解CloudFormation模板将是一个优势。对AWS服务的整体经验应超过三年。
•具有流行的基于云的数据仓库平台的实际操作经验，如Redshift、Snowflake。
•具有在云服务中跨结构化、半结构化和非结构化数据进行数据摄取、转换的数据管道构建经验
•具有使用和扩展机器学习框架和库的实际经验，例如scikit-learn、PyTorch、TensorFlow、XGBoost等。
•具有使用AWS SageMaker系列服务或类似工具开发机器学习模型的经验。
•了解通用AI模型、提示工程、RAG、微调和预调优将是一个加分项
•表现出自我导向的能力，具有出色的组织、分析和人际交往能力，并始终满足或超出截止日期的交付要求。
•良好的沟通能力，以促进会议和研讨会，收集数据、功能和技术要求，记录流程、数据流、差距分析和相关数据，以支持数据管理/治理相关工作。
•了解和理解数据标准和原则，以推动围绕数据管理活动和解决方案的最佳实践。
•对良好数据质量的重要性和好处有深刻理解，并能在各个功能中推动结果。
•具有一个或多个数据集成工具的经验，如Attunity（Qlik），AWS Glue ETL，Talend，Kafka等。
•对数据安全授权、认证、加密和网络安全有深刻理解。
•能够主持协作会议，确保明确记录的结果、会议参与者的绩效/可靠性的具体理解，并进行管理和跟进行动事项。
•以诚信行事，并积极寻求确保符合法规、政策和程序的方法。 
洛杉矶