Junior Machine Learning Engineer

Ce poste est à distance.

Expérience : 1+ ans

Type d'emploi : Temps plein, Télétravail

Salaire de base : 57K$-70K$

Rejoignez l'équipe à distance en tant qu'ingénieur junior en apprentissage automatique et embarquez pour une aventure passionnante dans le domaine de l'apprentissage automatique. Ce rôle à distance offre de vastes opportunités de développer vos compétences, de contribuer à des projets innovants et de prospérer dans un environnement collaboratif et de soutien.

Responsabilités

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

Qualifications

• Licence ou Master en Informatique, Data Science, Apprentissage Automatique ou un domaine similaire.
• Compréhension solide des fondamentaux de l'apprentissage automatique, des algorithmes et des concepts statistiques.
• Maitrise de 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 de données, ingénierie des fonctionnalités et techniques d'évaluation de modèles.
• La connaissance des architectures et techniques de deep learning est un atout.
• Familiarité avec les outils de traitement de big data (par ex., Hadoop, Spark) est avantageuse.
• Solides compétences en résolution de problèmes et capacité à travailler sur plusieurs projets simultanément.
• Excellentes compétences en communication et en collaboration.
• Motivation personnelle avec un fort désir d'apprendre et de croître dans le domaine de l'apprentissage automatique.

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