Job Openings Machine learning Engineer

About the job Machine learning Engineer

Тавигдах шаардлага 

  • Баклавр болон түүнээс дээш
  • Компьютерийн шинжлэх ухаан, програм хангамж, статистик, математик, мэдээллийн технологийн чиглэлээр мэргэжил эзэмшсэн
  • Машин сургалт, хиймэл оюун ухааны талаар мэдлэгтэй байх.
  • ML/AI чиглэлээр 2-3 жил (junior), 3-5 жил (mid-level) ажилласан байх.
  • Модел хөгжүүлэлтээс production deployment хүртэл ажилласан туршлагатай.
  • Big Data болон Cloud орчинд ажиллаж байсан бол давуу тал.
  • Програмчлал: Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow), SQL.
  • ML ур чадвар: supervised/unsupervised learning, deep learning, NLP, recommendation systems.
  • Data Engineering: ETL pipeline, data cleansing, feature engineering.
  • MLOps: MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD pipeline.
  • Big Data ба Cloud: Spark, Hadoop, AWS, Azure, GCP.
  • Шинжилгээ хийх чадвар, асуудал шийдвэрлэх сэтгэлгээ.
  • Багийн ажил, харилцааны ур чадвар.
  • Шинэ технологид суралцах хүсэлтэй, бүтээлч сэтгэлгээтэй

Гүйцэтгэх үүрэг

  • Байгууллагын өгөгдөлд суурилсан шийдлийг дэмжих зорилгоор машин сургалтын инженер нь бизнесийн хэрэгцээнд нийцсэн ML моделуудыг боловсруулах, турших, нэвтрүүлэх, сайжруулах үүрэгтэй.
  • Өгөгдлийн баг болон дата инженер, дата аналистуудтай хамтран ажиллаж, ML загварыг хөгжүүлэн хэрэгжүүлнэ
  • Машин сургалт, хиймэл оюун ухааны арга аргачлалаар байгууллагын өгөгдлөөс үнэ цэнэ гарган бизнесийн шийдвэрийг дэмжих.
  • ML загварын бүтэн амьдралын цикл (data preprocessing model development deployment monitoring)-ийг хэрэгжүүлэх
  • 4.1 Өгөгдөлтэй ажиллах
    • Төрөл бүрийн эх сурвалжаас өгөгдөл татах, цэвэрлэх, хувиргах.
    • Feature engineering хийж, өгөгдлийн чанарыг сайжруулах.
  • Загвар хөгжүүлэлт ба туршилт
    • ML алгоритм, гүн сургалтын (DL) аргачлал ашиглан модел боловсруулж турших.
    • NLP, time-series, recommendation зэрэг бизнесийн хэрэглээнд тохирсон ML шийдэл хөгжүүлэх.
  • Модел нэвтрүүлэлт (MLOps)
    • ML моделийг үйлдвэрлэлийн орчинд нэвтрүүлж, CI/CD pipeline ашиглан автоматжуулах.
    • Моделийн гүйцэтгэлийг хянах, сайжруулах.
  • Хамтын ажиллагаа
  • Дата инженер, дата аналистуудтай хамтран өгөгдлийн архитектур, дата pipeline зохион байгуулах.
  • Бизнесийн нэгжүүдэд ML шийдлийг тайлбарлан таниулах, хэрэглээнд нэвтрүүлэхэд дэмжлэг үзүүлэх.
  • Инноваци, шинэчлэл
  • Шинэ ML framework, технологийг судалж, турших.
  • Бизнесийн инновацид хувь нэмэр оруулах аналитик шийдлүүд санал болгох.

Or refer someone