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我正在寻找一位具有强大人工智能经验的数据工程师，加入我在迪拜的客户团队，合同为期1年，可延长。请仅在您具备相关技能的情况下申请，如果您是软件工程师、数据分析师等，将不予考虑。
您必须具备数据治理经验。
数据治理：实施数据治理框架，以确保数据的安全性、隐私性、完整性和合规性，包括数据加密、访问控制和审计——这些对负责任的人工智能部署至关重要。
职位名称 – 数据工程师
合同期限 – 1年可延长。
工作地点 – 迪拜现场
开始日期 – 待定
职位概述：
客户正在寻找一位数据工程师，加入阿联酋的人工智能专家团队。作为数据工程师，您将负责设计、实施和优化数据管道和基础设施，以支持尖端的人工智能系统。您将与团队密切合作，确保大规模数据的高效收集、存储、处理和分析，使他们能够解锁有价值的洞见，并推动各个领域的创新。
要求：
• 管道开发：设计、开发和维护可扩展和可靠的数据管道，以从各种来源获取、转换和加载多样化的数据集，包括结构化和非结构化数据、流数据和实时数据，考虑下游的人工智能/机器学习工作负载。
• 数据集成：实施稳健的数据集成流程，确保来自不同来源的数据无缝集成，确保用于分析和人工智能用例的数据一致性、可靠性和质量。
• 数据存储：设计和优化数据存储解决方案，包括关系数据库、NoSQL数据库、数据湖和云存储服务，以高效存储和管理大容量数据，供人工智能和机器学习模型使用。
• 性能优化：优化数据处理和查询性能，以增强系统的可扩展性、可靠性和效率，利用索引、分区、缓存和并行处理等技术——尤其是针对人工智能模型训练和推理管道。
• 数据治理：实施数据治理框架，以确保数据的安全性、隐私性、完整性和合规性，包括数据加密、访问控制和审计——这些对负责任的人工智能部署至关重要。
• 监控和维护：监控数据管道和基础设施组件，主动识别和解决问题，执行例行维护任务，以确保人工智能和数据科学环境中的系统稳定性和可靠性。
• 文档编制：创建全面的文档，包括技术规格、数据流图和操作程序，以促进人工智能和分析团队之间的理解、协作和知识共享。
• 在数据建模、ETL（提取、转换、加载）流程和数据仓库概念方面具备专业知识，精通SQL和脚本语言（如Python、Scala）——尤其是在人工智能管道准备和特征工程方面。
• 在大数据技术和框架方面具有丰富的实践经验，如Hadoop、Spark、Kafka和Flink，以及常用于人工智能工作负载的云平台（如AWS、Azure、GCP）。
• 具备支持人工智能/机器学习项目的经验，包括训练数据集的准备、模型输入/输出数据流、MLOps集成和实验跟踪。
• 具备出色的分析、解决问题和沟通能力，能够将复杂的技术概念转化为清晰和可操作的见解。
• 证明能够在快节奏的协作环境中有效工作，热衷于创新、持续学习，并为基于人工智能的解决方案做出贡献。 
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