Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

AI/ML Engineer

MiddleSerbia, RS1 tydz. temu
Stack
airflowawsazureci/cdclouddevopsdockerfastapiflaskgcpkubernetesllm
Szczegóły
Doświadczenie
od 3 lat
Praktyki
CI/CD, DevOps, MLOps
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis

Job Title: AI/ML Engineer Department: IT Services /IT Infrastructure Reports To: IT Project Manager Job Overview: The AI/ML Engineer plays a critical role in designing, developing, and deploying machine learning models and AI-driven solutions to support strategic business initiatives.

The role

involves collaborating with cross-functional teams, including software engineering, data analytics, product development, and business stakeholders, to drive intelligent automation, data-driven decision-making, and advanced analytics capabilities. The ideal candidate will have 3 to 5 years of experience in AI/ML model development, with a strong foundation in machine learning algorithms, data preprocessing, and deployment pipelines. Experience with Python, TensorFlow/PyTorch, and cloud-based ML services is essential.

Responsibilities
  • Model Development and Optimization Design, build, and deploy ML models for classification, regression, NLP, computer vision, or time-series forecasting. Select appropriate algorithms and techniques based on business needs and data characteristics. Continuously monitor and improve model performance using metrics and feedback loops. 2. Data Preparation and Feature Engineering Clean, preprocess, and transform structured and unstructured datasets for training and inference. Engineer and select relevant features to improve model accuracy and generalizability. Collaborate with data engineers to ensure data quality and accessibility. 3. Model Deployment and MLOp
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs