The posting
Ажлын байр: Senior ML Engineer Байгууллага: Мэдээллийн Технологи Байршил: Улаанбаатар хот
Гүйцэтгэх үүрэг:
- Байгууллагын өгөгдлийн стратегийг тодорхойлох, өндөр гүйцэтгэлтэй машин сургалт (ML) болон хиймэл оюун (AI)-нд суурилсан шийдэл боловсруулах, нэвтрүүлэх, багийг ахлах замаар байгууллагын бүтээмж, үр ашгийг нэмэгдүүлэх
- Бизнесийн хэрэгцээ болон байгууллагын стратегитай уялдуулсан ML/AI загваруудыг хөгжүүлж, амжилттай нэвтрүүлэх.
- Өгөгдлийн стратеги болон өгөгдлийн менежментийн төслүүдийг хэрэгжүүлэхийг удирдан чиглүүлэх.
- Багийн гишүүдийн ур чадварыг хөгжүүлж, өндөр бүтээмжтэй дата баг бүрдүүлэх
- Стратеги боловсруулах ба хэрэгжүүлэхML/AI ашиглан бизнесийн шийдвэр гаргалтыг дэмжих.
- Өгөгдлийн шинжилгээ ба модел хөгжүүлэлтНарийвчилсан статистик шинжилгээ, ML загварчлал хийх. Загвар хөгжүүлэлт, туршилт, сайжруулалт, нэвтрүүлэлт, мониторингийг удирдах.
- Багийн удирдлага ба хөгжүүлэлтӨгөгдөл зүйч, инженер, аналистуудын ажлыг зохион байгуулах, чиглүүлэх. Сургалт, менторшипээр багийн гишүүдийн ур чадварыг дээшлүүлэх.
- Тайлан ба дүгнэлт боловсруулахML/AI шийдлийн үр дүнг тайлагнах, бизнесийн удирдлагад өгөгдөлд суурилсан зөвлөмж өгөх. Дашбоард, тайлан, үзүүлэлт боловсруулах.
- Төслийн удирдлагаӨгөгдлийн болон ML төслийг хугацаа, төсөв, нөөцийн хүрээнд удирдах. Agile/Scrum аргачлал ашиглан төслийн ажлын урсгалыг сайжруулах.
- Инноваци ба шинэ технологиML/AI, Big Data, Cloud технологийн шинэ чиг хандлагыг судалж, нэвтрүүлэх. Байгууллагын өгөгдлийн менежментийг сайжруулах шийдэл санал болгох
Тавигдах шаардлага:
- Магистр болон түүнээс дээш
- Компьютерийн шинжлэх ухаан, програм хангамж, статистик, математик, мэдээллийн технологийн чиглэлээр мэргэжил эзэмшсэн
- Машин сургалт, хиймэл оюун ухааны талаар мэдлэгтэй байх.
- Өгөгдлийн шинжилгээ, ML модел хөгжүүлэлт, AI чиглэлээр 3+ жил ажилласан туршлагатай.
- Томоохон өгөгдлийн төсөл удирдсан туршлагатай
- Програмчлал: Python, R, SQL (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).
- Өгөгдлийн инженерчлэл: ETL pipeline, дата архитектур, дата цэвэрлэгээ, feature engineering.
- ML ур чадвар: supervised, unsupervised, deep learning, NLP, time-series, recommendation systems.
- MLOps: ML lifecycle management, Docker, Kubernetes, MLflow, CI/CD.
- Big Data ба Cloud: Hadoop, Spark, AWS, Azure, GCP.
- Big Data ба Cloud: Spark, Hadoop, AWS, Azure, GCP.
- Баг удирдах, шийдвэр гаргах чадвар.
- Бизнесийн ойлголттой, өгөгдлийг бизнесийн хэлээр тайлбарлах ур чадвар.
- Харилцааны өндөр соёл, багийн тогтвортой уур амьсгалыг бүрдүүлэх
Холбоо барих: +976 9520-3649; [email protected]



