AI/ML Engineer

Opis Firmy

Ikigai Labs rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do danych tabelarycznych za pomocą naszej nowoczesnej platformy generatywnej AI. Umożliwiamy użytkownikom bezproblemową integrację różnych zestawów danych, korzystanie z rozwiązań AI/ML bez kodowania oraz łatwe budowanie kompleksowych aplikacji AI. Nasza platforma, oparta na trzech technologiach własnych—aiMatch (rekoncyliacja danych), aiCast (analiza predykcyjna) oraz aiPlan (planowanie scenariuszy i optymalizacja)—fundamentalnie przekształca zarządzanie danymi i wdrażanie AI, inspirowane wieloletnimi badaniami na MIT.

Łącząc wiedzę z zakresu przedsiębiorstw z zaawansowanymi badaniami nad AI, Ikigai Labs dostarcza innowacyjnych rozwiązań dla wyzwań związanych z inżynierią danych i modelowaniem, z korzyścią zarówno dla użytkowników biznesowych, jak i naukowców zajmujących się danymi. Nasza platforma doskonale radzi sobie z harmonizacją, prognozowaniem, dynamicznym uczeniem się z, oraz planowaniem z wykorzystaniem danych tabelarycznych i szeregów czasowych. To jest nasze Ikigai—nasz cel w AI.

Dołącz do naszego zespołu jako Inżynier AI/ML, gdzie będziesz przyczyniać się do optymalizacji i wdrażania wydajnych, skalowalnych rozwiązań uczenia maszynowego. Poszukujemy entuzjastycznych inżynierów z pasją do wspólnego rozwiązywania problemów i silnymi podstawami w rozwijaniu oprogramowania.

• Optymalizacja i Wdrażanie ML: Opracowywanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego o najwyższej wydajności i skalowalności.
• Rozwój Narzędzi Produktywności: Udoskonalanie platformy ML za pomocą narzędzi i usług z wykorzystaniem technologii takich jak Kubernetes, Helm i EKS.
• Architektura Modeli: Wykorzystanie architektur głębokiego uczenia (CNN, RNN, itp.) do rozwiązywania skomplikowanych problemów.
• Adaptacja Badań: Śledzenie najnowszej literatury na temat ML i głębokiego uczenia oraz implementacja odkryć w praktycznych aplikacjach.
• Współpraca w Zespole: Praca z zespołami międzyfunkcyjnymi w celu integracji rozwiązań AI/ML, które generują wartość biznesową.
• Zarządzanie Danymi: Zarządzanie dużymi zestawami danych i budowanie pipeline'ów ML do przetwarzania danych i szkolenia modeli.
• Procesy ETL/ELT: Projektowanie i rozwijanie skalowalnych przepływów integracji danych.
• Platforma Modelowania Predykcyjnego: Tworzenie platformy modelowania predykcyjnego na żądanie z wykorzystaniem gRPC.
• Chmura i Konteneryzacja: Wykorzystanie Kubernetes do zarządzania kontenerami Docker oraz różnymi usługami chmurowymi (AWS, Azure) dla rozwiązań natywnie chmurowych.
• Zarządzanie Interesariuszami: Sporadyczne wsparcie naszego zespołu sukcesu klienta.

• Języki: Python3, C++, Rust, SQL
• Frameworki: PyTorch, TensorFlow, Docker
• Bazy danych: Postgres, Elasticsearch, DynamoDB, RDS
• Chmura: Kubernetes, Helm, EKS, Terraform, AWS
• Inżynieria Danych: