Tələblər

• Kompüter elmləri, riyaziyyat, statistika, süni intellekt və ya əlaqəli sahə üzrə ali təhsil;
• Maşın öyrənməsi və ya data science sahəsində minimum 1 il iş təcrübəsi;
• Güclü riyazi baza — xətti cəbr, ehtimal nəzəriyyəsi, statistika və optimallaşdırma;
• Python və ML kitabxanaları (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) üzrə güclü biliklər;
• Klassik ML alqoritmləri (reqressiya, təsnifat, klasterləşdirmə, ansambl metodları — XGBoost, LightGBM) üzrə təcrübə;
• Dərin öyrənmə arxitekturaları (CNN, RNN, Transformer) üzrə biliklər;
• Məlumatların emalı və feature engineering üzrə təcrübə (Pandas, NumPy, Spark);
• Model qiymətləndirmə metrikaları, cross-validation və eksperiment dizaynı üzrə biliklər;
• MLOps alətləri (MLflow, DVC və s.), model versiyalanması və monitorinqi üzrə biliklər;
• Model serving texnologiyaları (ONNX, TorchServe, Triton və s.) üzrə biliklər;
• SQL və verilənlər bazaları ilə iş təcrübəsi;
• Docker, Linux, Git və bulud platformaları üzrə biliklər;
• Texniki sənədləri oxumaq səviyyəsində ingilis dili biliyi.

Öhdəliklər

• Biznes məsələlərinə uyğun ML modellərinin layihələndirilməsi, öyrədilməsi və optimallaşdırılması;
• End-to-end ML pipeline-larının qurulması — məlumatın hazırlanmasından modelin production-a çıxarılmasınadək;
• NLP, Computer Vision və Speech sahələrində dərin öyrənmə modellərinin hazırlanması və tətbiqi;
• Model performansının qiymətləndirilməsi, hyperparameter tuning və modellərin təkmilləşdirilməsi;
• Modellərin production mühitində yerləşdirilməsi və inference proseslərinin optimallaşdırılması;
• Production-dakı modellərin monitorinqi, data drift-in aşkarlanması və modellərin yenidən öyrədilməsi;
• Data mühəndisləri ilə birgə keyfiyyətli dataset-lərin və feature-ların hazırlanması;
• Sahə üzrə elmi yeniliklərin izlənilməsi və müasir metodların layihələrdə tətbiqi;
• Eksperimentlərin sənədləşdirilməsi və nəticələrin komanda ilə bölüşülməsi;
• AI komandasının digər üzvləri ilə sıx əməkdaşlıq.

Şəxsi keyfiyyətlər

• Analitik düşüncə və mürəkkəb problemləri həll etmə bacarığı;
• Məsuliyyətlilik və nəticəyönümlülük;
• Komandada işləmək və effektiv ünsiyyət bacarığı;
• Yeni texnologiyaları öyrənməyə açıqlıq və davamlı inkişafa meyillilik;
• Diqqətlilik və işə keyfiyyətli yanaşma;
• Tapşırıqları vaxtında və operativ icra etmə qabiliyyəti.

Əlavə məlumatlar

• Əmək haqqı: razılaşma yolu ilə;
• İş qrafiki: 5 günlük iş həftəsi, 09:00–18:00;
• Azərbaycan Respublikasının Əmək Məcəlləsinə əsasən rəsmiləşdirmə.