Junior Machine Learning Engineer

Position : Ingénieur Junior en Apprentissage Automatique

Expérience : 1+ an

Type d'emploi : Temps plein, à distance

Échelle salariale : $57K-$70K

Rejoignez-nous en tant qu'Ingénieur Junior en Apprentissage Automatique chez Patterned Learning Career et embarquez pour un parcours de carrière passionnant. Vous travaillerez sur des projets innovants, perfectionnerez vos compétences et contribuerez à la création et à la mise en œuvre de solutions de pointe en apprentissage automatique. C'est une excellente opportunité pour les personnes désireuses de démarrer leur carrière en apprentissage automatique dans un environnement collaboratif et de soutien.

• Collaborer avec des ingénieurs seniors et des data scientists pour comprendre les exigences du projet et développer des modèles et algorithmes d'apprentissage automatique.
• Aider à la collecte, au prétraitement et à l'analyse des données pour découvrir des tendances et des insights.
• Implémenter et optimiser des modèles, algorithmes et pipelines d'apprentissage automatique.
• Participer à l'évaluation, à la validation et à l'optimisation des performances des modèles.
• Contribuer au développement et à l'amélioration de l'infrastructure et des cadres existants d'apprentissage automatique.
• Se tenir à jour des dernières avancées en apprentissage automatique et participer activement aux activités de partage de connaissances de l'équipe.
• Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour intégrer des solutions d'apprentissage automatique dans les systèmes de production.
• Documenter efficacement les processus techniques, méthodologies et résultats.

• Diplôme de Bachelor ou Master en Informatique, Science des Données, Apprentissage Automatique ou dans un domaine connexe.
• Compréhension solide des fondamentaux de l'apprentissage automatique, des algorithmes et des concepts statistiques.
• Maîtrise des langages de programmation tels que Python, Java ou C++.
• Familiarité avec les cadres et bibliothèques d'apprentissage automatique, tels que TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn.
• Expérience en prétraitement des données, ingénierie des caractéristiques et techniques d'évaluation des modèles.
• La connaissance des architectures et techniques de deep learning est un plus.
• Familiarité avec les outils de traitement des big data (e.g., Hadoop, Spark) est avantageuse.
• Solides compétences en résolution de problèmes et capacité à gérer plusieurs projets simultanément.
• Excellentes compétences en communication et en collaboration.
• Forte motivation personnelle et désir d'apprendre et de grandir dans le domaine de l'apprentissage automatique.

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