Beschreibung
Projektbeschreibung: Entwicklung von Machine-Learning-Empfehlungssystemen bzgl. verschiedener Medientypen* Zusammenarbeit mit den Data Scientists zur Bestimmung des optimalen Formats der für die Machine-Learning-Modelle erforderlichen Daten unter Berücksichtigung von Performance-Aspekten
* Umsetzung der Daten-Anforderungen und Vornahme iterativer Anpassungen in Abstimmung mit den Data Scientists
* Entwicklung und Optimierung der Machine Learning Pipeline
* Anpassung und Optimierung der Cloud Production Environment
* Aufbau eines Model Repos zur Versionierung
* Begleitung der Produktivnahme von Data Science Containern in einem hochverfügbaren und hochskalierbarem Umfeld.
Projekt Skills/Methodik:
* Data Engineer in agilem Projekt (Scrum)
* Gutes Verständnis von Machine Learning zur effektiven Zusammenarbeit mit den Data Scientists
* Fähigkeit zur Beurteilung der Güte von Machine-Learning-Modellen von Vorteil
* Erfahrung im Produktivsetzen von Online-Machine-Learning-Anwendungen
* Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch
Technologie Stack:
Google Cloud, Terraform, Docker, Kubernetes, GitOps, Google Dataflow, Apache Beam, Elasticsearch, BigTable, BigQuery, Python, Java, SQL, API, REST, GraphQL