Senior Artificial Intelligence/Machine Learning Engineer
Starszy inżynier sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego nadzoruje projekty dotyczące produkcji skalowalnych i zoptymalizowanych modeli sztucznej inteligencji (AI)/Machine Learning (ML) oraz zapewnia komunikację i współpracę z odpowiednimi zainteresowanymi stronami. Jest odpowiedzialny za ocenę technik lub algorytmów stosowanych i zapewnienie wydajności wdrożonych modeli oraz prowadzenie lub trenowanie zespołu w zakresie osiągnięcia jakości w obszarach technicznych projektów. Pracuje w otoczeniu zespołowym i jest biegły w zakresie statystyk, skryptów i języków programowania wymaganych przez organizację. Znany również z odpowiednimi platformami oprogramowania, na których rozwiązanie jest wdrażane. Starszy inżynier sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego jest pasjonatem realizacji kompleksowych projektów danych, od zakresu i odkrywania po post wdrożenia. Jest wykwalifikowany w zarządzaniu zainteresowanymi stronami, ma zdolność do komunikowania pomysłów i zaleceń i wpływających na różnych wewnętrznych interesariuszach, zarówno w zespole, jak i poza nią.
Co robi Senior Artificial Intelligence/Machine Learning Engineer?
Kluczowe obowiązki i zadania
Opracowuje modele AI/ML do produkcji
- Ocenia kody skalowania modelu AI/ML
- Ocenia wydajność modeli AI/ML na poziomie produkcyjnym pod kątem skalowalności
- Zarządza rurociągiem i infrastrukturą rozwoju AI/ML
- Poprowadź ekstrakcję, transformacja, ładowanie i integracja danych nieustrukturyzowanych do modelowania
- Przegląda skalowane modele AI/ML, aby zapewnić, że pożądana wydajność można osiągnąć po wdrożeniu
- Optymalizuje rozwiązania AI w celu zwiększenia wydajności
Wdraża modele AI/ML
- Nadzoruje rozmieszczenie rozwiązań AI/ML
- Tworzy plany testowe dotyczące po oddaniu
- Komunikuje kwestie dotyczące wdrażania i plany rozwiązywania interesariuszy
- Prowadzi opracowanie i wdrażanie technik nadzorowanych i/lub bez nadzoru do rozwiązywania problemów
Zarządza projektami AI/ML
- Planuje kompleksowe wdrożenie rozwiązań AI/ML od wstępnego testowania, wdrażania, na optymalizację pod względem wydajności systemu i czasu wykonywania
- Wiodące szacunki projektu i recenzje kodu
- Ustaw terminy projektu i wytyczne dotyczące jakości pracy
- Stosuje narzędzia i procesy zarządzania projektami, aby projekt jest opłacalny
- Komunikuje cele projektu na krytycznych połączeniach w celu uzyskania wpisu od wszystkich zainteresowanych stron
- Dostarcza skalowalne rozwiązania AI/ML
Czy masz umiejętności do tej roli?
Senior Artificial Intelligence/Machine Learning Engineer wymaga 3 kluczowych kompetencji. Oto, co jest wymagane i na jakim poziomie.
Kluczowe umiejętności (zaawansowane)
Rozwój ludzi
ZaawansowanyInterakcja z innymi
Myślenie transdyscyplinarne
ZaawansowanyMyślenie krytyczne
Umiejętności wspierające
Komunikacja
ŚredniozaawansowanyInterakcja z innymi
Poziomy umiejętności SkillsFuture
3 poziomyPodstawowy
Rozpoznawanie i rozumienie podstawowych koncepcji. Stosowanie umiejętności w rutynowych sytuacjach pod kierunkiem.
Średniozaawansowany
Samodzielne stosowanie umiejętności w różnych sytuacjach. Analizowanie problemów i dostosowywanie podejścia.
Zaawansowany
Prowadzenie i innowacja w złożonych sytuacjach. Ocena strategii, kierowanie zespołami i wprowadzanie usprawnień.
Poziomy kompetencji technicznych (TSC)
6 poziomówWykonywanie
Realizacja rutynowych zadań pod ścisłym nadzorem. Stosowanie ustalonych procedur i wytycznych.
Wspieranie
Wykonywanie zadań z pewną samodzielnością. Pomoc w niestandardowych sytuacjach i stosowanie ustalonych technik.
Stosowanie
Samodzielne stosowanie umiejętności i wiedzy w różnych sytuacjach. Analizowanie problemów i dostosowywanie podejścia.
Analizowanie
Analiza złożonych sytuacji i opracowywanie rozwiązań. Kierowanie i mentorowanie młodszych kolegów.
Strategia
Wyznaczanie kierunku strategicznego i napędzanie innowacji. Ocena kompromisów i podejmowanie decyzji o dużym wpływie.
Transformacja
Prowadzenie transformacji branży. Ustanawianie standardów, kształtowanie polityki i doradztwo eksperckie.
Umiejętności techniczne i kompetencje
Senior Artificial Intelligence/Machine Learning Engineer wymaga 22 umiejętności technicznych na określonych poziomach biegłości.
Analiza potrzeb biznesowych
Poziom 5Zarządzanie biznesem i projektami
Prowadzi kompleksową analizę, aby zrozumieć podstawowe kierowców i przedstawić przekonujący uzasadnienie biznesowe dla proponowanych rozwiązań informatycznych
Technologia wizji komputerowej
Poziom 5Rozwój i wdrażanie
Zbuduj systemy wykrywania przestrzennego i rozumowania przestrzennego
Projektowanie danych
Poziom 5Projektowanie i architektura
Ustanowić strategię tworzenia dużych modeli i struktur danych na dużą skalę oraz kieruj wdrażaniem technologii bazy danych, architektur, oprogramowania i obiektów
Zarządzanie danymi
Poziom 5Zarządzanie i zgodność
Opracuj praktyki organizacji i standardy obsługi danych w całym cyklu życia, rozwiązywanie naruszeń i nadzoruj przesyłanie danych między organizacjami
Strategia danych
Poziom 5Planowanie i wdrażanie strategii
Ustanowienie strategii zarządzania danymi w celu wyodrębnienia maksymalnej wartości z aktywów informacyjnych oraz wspierania procesów decyzyjnych i procesów biznesowych
Pojawiająca się synteza technologii
Poziom 5Zarządzanie biznesem i projektami
Ustanowienie wewnętrznych struktur i procesów, aby kierować badaniem, integracją i oceną nowych technologii
Inteligentne rozumowanie
Poziom 5Rozwój i wdrażanie
Oceń, projektuj i buduj inteligentne systemy oprogramowania
Systemy rozpoznawania wzorów
Poziom 5Rozwój i wdrażanie
Opracuj inteligentne systemy za pomocą technik uczenia maszynowego
Zarządzanie problemami
Poziom 5Obsługa i wsparcie użytkowników
Ustanowienie strategii zarządzania problemami, protokołami i mechanizmami prowadzenia zapobiegania, rozwiązywania i minimalizacji problemów i ich skutków
Zarządzanie projektem
Poziom 5Zarządzanie biznesem i projektami
Wiodące w kompleksowym zarządzaniu dużymi programami lub wieloma projektami jednocześnie koordynując współzależności projektów
Systemy samo-uczenia się
Poziom 5Rozwój i wdrażanie
Projektuj i rozwijaj systemy samo-uczenia się z wykorzystaniem technik uczenia się wzmocnienia i ewolucyjnego uczenia się
Zarządzanie interesariuszami
Poziom 5Zarządzanie interesariuszami i umowami
Zdefiniuj strategiczną mapę drogową zarządzania interesariuszami oraz prowadzą krytyczne dyskusje i negocjacje, zajmując się eskalowanymi problemami lub problemami napotkanymi
Analityka tekstu i przetwarzanie
Poziom 5Rozwój i wdrażanie
Wdrożyć zaawansowane techniki uczenia maszynowego w budowaniu modeli przetwarzania języka naturalnego (NLP) do wykonywania wspólnych zadań przetwarzania tekstu
Zarządzanie zmianami
Poziom 4Zarządzanie biznesem i projektami
Zalecaj działania biznesowe wymagane do zintegrowania i wprowadzenia nowych zmian oraz zwiększenia procedur kontroli zmian, angażując interesariuszy w tym procesie
Chmura obliczeniowa
Poziom 4Rozwój i wdrażanie
Opracuj plany wdrażania rozwiązań w chmurze
Modelowanie obliczeniowe
Poziom 4Rozwój i wdrażanie
Opracuj i wykorzystuj nowe algorytmy i zaawansowane modele statystyczne, aby umożliwić produkcję pożądanych wyników
Śledzenie konfiguracji
Poziom 4Rozwój i wdrażanie
Opracuj zasady, procesy i wytyczne dotyczące zarządzania konfiguracją i śledzeniem organizacji
Inżynieria danych
Poziom 4Rozwój i wdrażanie
Przekładaj wymagania biznesowe na struktury danych i procesy w celu standaryzacji danych, weryfikacji niezawodności i ważności danych, przechowywania, wyodrębniania, transformacji, ładowania i integracji danych
Administracja bazy danych
Poziom 4Obsługa i wsparcie użytkowników
Plan instalacji, konfiguracji i aktualizacji baz danych oraz nadzoruj konserwację bazy danych, rozwiązywanie problemów, tworzenia kopii zapasowych i odzyskiwania
Architektura bezpieczeństwa
Poziom 4Projektowanie i architektura
Zaprojektuj plan bezpieczeństwa i kieruj projektem solidnej i spójnej architektury bezpieczeństwa, opartej na pakiecie rozwiązań bezpieczeństwa i kluczowych zasad projektowania
Integracja systemu
Poziom 4Rozwój i wdrażanie
Określ interoperacyjność komponentów systemowych i opracuj plan integracji systemu
Planowanie testu
Poziom 4Rozwój i wdrażanie
Zdefiniuj cele testowe i zaprojektuj główny plan testowy, w tym serię systematycznych procedur testowych, aby je osiągnąć
Europejskie ramy umiejętności
ESCOUmiejętności i obszary wiedzy wymagane dla tego zawodu na podstawie europejskiej klasyfikacji.
Niezbędne
Opcjonalne
Ścieżki kariery od Senior Artificial Intelligence/Machine Learning Engineer
Odkryj powiązane role w sektorze Technologie Informacyjne, które wymagają podobnych umiejętności.
Czy AI Zagrozi Twojej Pracy?
77Najbardziej zagrożone
Najbardziej odporne
Informacje w skrócie
Czy Senior Artificial Intelligence/Machine Learning Engineer jest dla Ciebie?
Zrób naszą darmową 5-minutową ocenę, aby zobaczyć, jak Twoje umiejętności pasują do wymagań tej roli.
Więcej w Technologie Informacyjne
Odkryj wszystkie ścieżki kariery w sektorze Technologie Informacyjne.
Zobacz wszystkie role w Technologie Informacyjne