Uzman Yapay Zeka/Yazılım Mühendisi İş İlanı
İşveren Hakkında
- İstanbul(Avr.)(Şişli)
- Bilişim, Savunma Sanayi, Elektrik & Elektronik , Telekomünikasyon
GENEL NİTELİKLER
1995’te kurulan PROFEN, büyümekte olan Ar-Ge merkezi ile Haberleşme Teknolojileri, Savunma Teknolojileri, Teleport & Uydu Network Hizmetleri, Medya & Yayıncılık, EPC ve Yaşam Bilimleri sektörlerine ürün ve hizmet sunan global bir şirkettir. Merkezi İstanbul’da bulunan PROFEN; Ankara, Konya ve Twekesbury (İngiltere) ofisleri ile dünya çapında yenilikçi ve yüksek teknoloji çözümler sunmaktadır.
Profen İletişim Teknolojileri Ar-Ge merkezinde yazılım tasarıma yönelik projelerde görev almak üzere aşağıdaki niteliklere sahip personel aranmaktadır:
- Üniversitelerin Bilgisayar Mühendisliği, Elektrik Elektronik Mühendisliği, Matematik Mühendisliği, Endüstri Mühendisliği ve İstatistik bölümlerinden mezun,
- Makine öğrenmesi ve Derin Öğrenme için veri hazırlanması, sınıflandırılması, model eğitilmesi ve test edilmesi konularında çalışmış ve en az 3 yıl tecrübesi olan,
- Makine öğrenimi kütüphanelerinde deneyimi olan (PySpark, Scikit-learn, TensorFlow, Pandas vb.),
- Python programlama dilinde uzmanlığa sahip olan,
- Python tabanlı Makine öğrenmesi pipeline'ları yazabilecek deneyime sahip olan,
- Büyük veri ile Postgresql, Mongodb ve Cassandra veritabanı mimarileri konularında deneyim sahibi olan,
- Tercihen Jira, SVN ve Git vb. geliştirme ve depolama araçlarını etkin bir şekilde kullanabilen,
- İyi derecede İngilizce bilgisi olan,
- Son teknoloji araştırma makalelerini anlama, yazma ve eleştirme becerisine sahip olan,
- Teknolojiyi ve yenilikleri yakından takip eden, öğrenmeye ve gelişmeye açık olan,
- Analitik bakış açısı ve problem çözme becerisine sahip olan,
- Ekip çalışmasına yatkın,
- Erkek adaylar için askerlik görevini tamamlamış.
İŞ TANIMI:
- Sınıflandırma, regresyon ve kümeleme makine öğrenmesi modellerinin geliştirilmesi ve optimize edilmesi,
- Makine öğrenimi modellerini tasarlamak, test etmek, doğrulamak, uygulamak ve ürün içerisinde kullanmak,
- Sensörlerden alınacak verilerin analiz edilmesi,
- Geliştirilen makine öğrenmesi modellerinin ürün içerisinde kullanılması için phyton tabanlı pipeline'ların geliştirilmesi ve edge cihazlar için dönüşümlerin yapılması ve kullanılması için gerekli desteğin verilmesi.
