概述 寻找雄心勃勃、热情洋溢和富有创造力的工程师MLOps，以支持Core42在MLOps的发展，推动和实现自动化机器学习模型部署，并管理我们的机器学习项目的全生命周期。机会在Core42塑造整体MLOps战略和能力中发挥关键的支持角色。Core42是阿联酋的国家级云和生成AI的推动者，将G42 Group在多个技术领域的专业知识结合到一个平台上，用于公共部门和大型企业的转型。在我们作为主权云和HPC专家的基础上，我们将生成AI、网络安全、专业和托管服务的专业知识带到行业的国家级项目部署中。职责您的主要职责向工程总监汇报，负责构建我们的MLOps能力的基础，与数据科学家、数据工程师和多个技术服务部门密切合作，管理端到端的机器学习生命周期，包括机器学习工作流程的自动化、代码部署、测试和数据验证过程。候选人应熟练使用Jenkins、GitLab CI、Azure DevOps或等效工具，并能将这些工具与机器学习平台和数据存储库集成。功能设计、实施和管理针对机器学习工作流程的CI/CD流水线。
•确保机器学习模型在生产、暂存或测试环境中得到适当版本控制并自动部署。
•与数据科学家和软件工程师合作，优化训练、验证和部署机器学习模型的自动化过程。
•持续监测CI/CD流水线的性能和可靠性，并根据需要进行调整。
•建立环境并全面实施可扩展的机器学习运营。
•持续监测、优化、调试和自动化MLOps流水线，以提高质量和效率，包括流水线级别、模块级别和系统级别的检查。
•开发和维护基础设施和工具，以实现我们的机器学习算法在生产环境中的部署和监控。
•及时了解最新的技术趋势，推动标准方法，并保持领先。
•记录和跟踪所有系统、流水线和最佳实践。
资格 成功的衡量标准将基于成本节约、MLOps对业务收入的影响、成功完成的项目数量、对现有解决方案和流程的改进以及客户净推荐得分(NPS)。要符合这个角色的要求，您必须具备以下条件：*至少3年的CI/CD流水线设置和维护经验，最好是在机器学习环境中。
•对容器化和编排工具（如Docker和Kubernetes）有深入的了解。
•熟悉TensorFlow、PyTorch或Scikit-learn等机器学习框架。
•熟练掌握Python、Bash或Shell等脚本语言，用于自动化任务。
理想情况下，您还应具备以下条件：*ML培训数据生命周期。
•数据存储和管理引擎：NoSQL数据库；搜索引擎，如Elasticsearch；SQL数据库；时间序列数据库。
•分布式计算系统和Web软件开发的知识
•出色的沟通和演讲技巧
我们寻找的是 如果您是一个以绩效为导向、好奇心强的思维者，具有适应不确定性的敏捷性，那么您将适应得很好。您应该渴望探索与利益相关者建立有意义的合作机会，并努力创造独特的以客户为中心的解决方案。行动的偏好和对AI领域新边界的征服的热情是Core42社区的核心。在Core42工作的优势 文化：一个开放、多元和包容的环境，具有全球视野，鼓励个人成长，并专注于突破性的行业第一创新。职业：通过结构化培训计划和创新的高科技项目，提供杰出的学习、发展和增长机会。工作与生活：一个混合工作政策，以实现办公室和家庭之间的完美平衡。回报：具有竞争力的薪酬福利计划，包括医疗保健、教育支持、休假福利等等。如果您能自信地证明自己符合上述条件，请尽快与我们联系。
原始职位工程师-MLOps发布于GrabJobs©。如有任何问题，请使用GrabJobs上的举报工作按钮进行举报。 
迪拜