• Maşınöyrənmə (Machine Learning) mühəndisliyi: 
• Maşınöyrənmə modellərin yaradıması mühitinin təmin edilməsi,
• modellərin saxlanılması,
• modellərin avtomatlaşdırılmış fasiləsiz təlimi,
• modellərin API olaraq bakend sistemlərə inteqrasiyası,
• real zamanda qiymətləndirmə/nəticələndirmə (model scoring and inference engine)
• fasiləsiz inteqrasiya və tətbiqin (CI-CD) təmin edilməsi,
• model yaradılmasında analitiklərə (data science) yardımçı olmaq
• Data mühəndisliyi:
• Maşınöyrənmə modelləri üçün giriş məlumatların yaradılması (feature engineering), məlumatların effektiv saxlanılması,
• Hazırlanmış məlumatların keyfiyyətinə nəzarət
• Hazırlanmış məlumatların versiyalaşdırılması
• Proqramlaşdırma dəstəyi, yeni modulların yaradılması, mövcud modullarda dəyişikliklərin edilməsi, müxtəlif testlərin aparılması, dəyişliklərin real sistemlərə yüklənilməsi və texniki dəstək
• Məlumat uyğunsuzlarının araşdırılması, həll yollarının təklif olunması, testlərin edilməsi və problemlərin həll olunması. Müxtəlif uyğunsuzluq yoxlamalarının və  skriptlərin və alarmların hazırlanması, tətbiqi, monitoring edilməsi, kənar monitoring sistemləri ilə inteqrasiya işlərinin görülməsi
• Məntiqi məlumat modellərinin (LDM), Dimensional Modellərin, Star Sxemaların dizayn olunması, yaradılması və onlara nəzarət, VB strukturunun və obyektlərinin yaradılması və nəzarəti, optimallaşdırılması
• Metadataların idarəsi, optimallaşdırılması, obyekt və modellərə lazımi icazələrin məsləhət görülməsi
• Data Mining, Data Warehouse, data prosessləri, proqram modulları,  və BI platforması ilə əlaqədar bütün sorğuların (konsultasiya, dəyişiklik, araşdırma və s.) vaxtında cavablanması
• Onlayn reportların hazırlanması, dəyişdirilməsi və optimallaşdırılması
• Data Lake, Big Data və oxşar Platformaların layihələndirilməsi, qurulması və dəstək
• Big data, NoSQL, real time streaming ilə bağlı yeni texnologiyaların araşdırılması, öyrənilməsi və pilot proyektlərdə tətbiqi, yeni həllərin təklifi və mövcud sistemlərdə yaxşılaşdırma təkliflərinin edilməsi
• Business Analitika, Operational Analitika, Text Analitika və datanın daşınması prosesslərini yerinə yetirmək üçün unix/linux shell scripting, SAS, Perl kimi proqramlaşdırma dillərindən istifadə
• Datawarehouse və Bİ platforması ilə bağlı optimallaşdırılma işlərinin aparılması(prosesslər, proqramlar, məlumat modelləri, verilənlər bazası obyektləri və s.)
• Datawarehouse, data prosessləri, proqramlar, ETL və BI platforması ilə əlaqədar bütün prosesslərin texniki dəstəyi
• Universe-lərin və Dashboard-ların yaradılması və yenilənməsi
• ETL proseslərin, onlayn verilənlərin axını sxemlərinin, streaming əsasında məlumatların inteqrasiyası tətbiqlərinin Big data və DWH mühitində hazırlanması və dəstəklənməsi
• Data analitiklar tərəfindən təqdim olunan Maşin öyrənmə və dərin öyrənmə modellərini hasilat etmək

• Kompüter Elmləri, Kompüter Mühəndisliyi, Riyaziyyat və ya müvafiq sahədə BSc/BA;
• ML Engineer kimi sübut edilmiş təcrübə
• MLOps vasitələrlə iş təcrübəsi: MLFlow, KubeFlow, Jupyerhub
• Docker və konteyner mühitində - Kubernetes iş təcrübəsi:
• Prometeus və Graphana vasitəsi ilə monitorinq
• Python üzrə proqramlaşdırma bilikləri, Flask, RESTfull servislərin yaradıması, Dask framework
• SQL üzrə yüksək səviyyədə biliklər
• Gitlab ilə fasiləsiz inteqrasiya və tətbiqin (CI-CD) təmin edilməsi
• Müxtəlif növ verilənlər bazası və məlumatların saxlanılması texnalogiyaları ilə tanışlıq: Cassandra, Oracle DB, Columnar Storage formatları, KeyValue məlumat saxlanılması və keşinq texnalogiyaları (Redis)
• Big Data və Cloud texnalogiyaları ilə tanışlıq: Hadoop, Apache Spark, Object Store tipli həllər
• Realtime və streaming texnalogiyaıları ilə tanışlıq: Apache Kafka, Flink, BEAM
• Aİ Frameworks ilə tanışlıq TensorFlow, PyTorch, Rapids
• Problemi həll etmək bacarığı
• Sərbəst Azərbaycan və İngilis dilləri
• Arzu olunan Bacarıqlar:
• Yüksək ünsiyyət və komandada işləmək bacarıqları;
• Açıq fikirli və pozitiv münasibət;
• Daima inkişaf etmək təşəbbüsünün olması;
• Yüksək motivasiyanın olması;
• Qərarvermə qabiliyyəti;
• İşləri yüksək səviyyədə icra etmək bacarığı;
• Araşdırma və müşahidə etmək bacarığı;
• Yenilikçi və tənqidi düşünmə.

Seçim mərhələləri:

• CV-nin nəzərdən keçirilməsi
• İxtisas Testləri
• Yetkinliklər/Texniki bacarıqların yoxlanmasına dair Müsahibə