Студент на данни (m/f/x) Местоположение: ЕС (Remote) За кого ще работиш: В Макерите ние сме пионери на бъдещето на устойчивото развитие на продукта и цифрово сътрудничество. Като водеща платформа за управление на жизнения цикъл на продукта (PLM), ние упълномощаваме компаниите да вземат по-умни, по-устойчиви решения в цялата им верига на доставките. Нашият най-напреден софтуер позволява на екипите да проектират, прототип и да произвеждат с прозрачност, ефективност и отговорност – намаляват въздействието върху околната среда, като оптимизираме ефективността. Ние сме бързорастна, иновативна компания, която процъфтява върху креативността, сътрудничество и непрекъснато обучение. Ако сте страстен към технологиите, устойчивост и създаване на значимо въздействие, ние ще се радваме да ви чуем. Присъединете се и бъдете част от оформяването на бъдещето производство и иновации на продукти. Търсим иновативни, подтикнати Ученици на данни, които са страстни към технологиите и устойчивостта, за да се присъединят към нас в строителни инструменти, които позволяват на фирмите да вземат по-умни, по-отговорни решения. В тази роля ще имате възможност да сътрудничите с талантливи професионалисти, да допринесат за воденето на проекти и да помогнете да стимулирате цифровата трансформация на индустриите по целия свят. Ако сте готови да направите въздействие и да допринесете за значителна промяна, искаме да чуете от вас! Тази роля е фиксирана, постоянна позиция.

Всички успешни кандидати ще получат договор за постоянна заетост независимо от местоположението. Ролята: Разработване и разработване на производствени-градусни системи за МАИ.

• Изграждане, разгръщане и поддържане на скалирани API-и, които служат на AI/ML модели в производствените среди • собствени доставяне на AI-и решения, от прототипиране до напълно произведени системи Дизайн Напредни AI архитектури • Проектиране и прилагане на системите за ретраунтиране на генериране (RAG) с помощта на векторни бази данни • Изграждане и оркестритиране на AI-и агенти, използващи рамки като LangGraph, CrewAI или подобни • Оценка и избор на подходящи големи езици модели (LLMs) и модели на основа на специфични случаи на използване Оптимизиране на ефективността и измерване на измервания • непрекъснато оптимизиране на моделите за дефектност, ефективност на разходите и чрез използване на подобна практика чрез производството • Осигуряване на зрънца и подобрения на системитежане на високоефективната ефективност и осигуряване • Осигуряване на устойчиво наблюдение, лесни модели и услуги • Осигуряване на надеждност на разработване на системитените модели и услуги • Осителното на надеждност на системата на напредък и ефективност на въртност на върност на въртност на въртност на въртност на въртност на въртност на въртъгната системата на въртъчност на въртност на въртната системата на върденост на върт и услуги • Оси на върденост на върт и въртност на върт и въртност на въртност на върт в процеси в процеси в процеси в процеси в процеси в процеси в процеси в процеси в производство

Създаване на технически най-добри практики • Изграждане и поддържане на тръбопроводи CI/CD за безпроблемно тестване, разгръщане и итерация на системите за МА • Допринасяне на развитие на инженерните стандарти, тъй като компанията преминава от бързи експерименти към по-строкиран, скелируеми операции Сътрудничество на кръстосани фанкционално • Сътрудничество с екипи по производство и инженерство за интегриране на капацитетите на МАИ в основните продукти • Превеждане на бизнес проблеми в технически решения и ясно обобщаване на търговските структури на потегляне в по-бързо-спаковата среда

• Помощ за стабилност и структура на процесите на развитие на АИ по време на висок растеж, мащабна фаза • Баланс на изпълнението с нуждата от поддържане, добре документирани и скализирани системи • Приемане на несъвместимостта на двусмислени проблеми и ги кара до практически, производствено-готови резултати Основен опит • 5+ години опит в Python, с ~10 години цялостен софтуерен инженеринг или опит с данни (кандидира преход от инженеринга на авансови програми са добре дошли) • Проверен опит изграждане и разгръщане на производствено-градни API (предпочитано с FastAPI; REST/GraphQL опит е плюс) • Ръцете-на опит, работещ с големи езици модели (LLMs) и LLMOps, включително бързо инженериране, фино-туниране и оценка (например, GPT, Clauded) • Строг опит с фино униране на отворения източник (напр., Hugging Faceing Econcosomistusmus)

• Практически опит проектиране и работа с векторни бази данни (например, Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector) • Опит за изграждане на AI агенти, използващи рамки като LangGraph, LangChain, CrewAI или подобни • Солидно разбиране на модела за разгръщане и сервиране (например, vLLM, TGI или управлявани крайни точки) • Опит с CI/CD тръби и модерни практики за разгръщане (Docker, Kubernetes, GitHub Actions) • Силен опит в работата с и обработване на широкомащабни текстови данни на набори от данни • Препоръчано опит • Опит с MLOps платформи като MLflow или Тегло и биази • Фамилизиране на облака AI екосистеми (напр. AWS Bedrock, GCP Vertex AI, Azure OpenAI) • Допринос за открит-сор AI/ML проекти AI/ML

• Опит в устойчивостта или климатичния/продуктов домен • фон в Б2Б СааС околността • Предварителен опит в стартиране или мащабяване на околната среда (приблизително 100—300 служители) • Преодоляване на и законно позволено да работи в ЕС. Ключови атрибути • Създаване на удобства: Удобно собствени системи край-конец, от експериментиране до производство • Биаса за действие: Действа ефективно в бързо-еволюционирана, развиваща се среда с пренасочване приоритети • Системен мислител: Проектира решения със скалация, надеждност и поддържане на внимание • Прагматично вземане на решения: Баланси технически постижимост с скорост и влияние на бизнеса • Притежателство и отчетност: Поема отговорност за резултатите, а не само изходи • Изразбиране на сложни технически концепции за технически и нетехнически заинтересовани Какво предлагаме: • Награждаме Вашите умения и опити с компенсация, която отразразявате стойността ви.

• 30 дни Плащано време – Вземете време, което трябва да подредите и поддържате здрав баланс между работното и работното време. • Дистанционна първостепенна гъвкавост – Работете от навсякъде в ЕС, с възможност да сътрудничите лично