Artificial Intelligence/Machine Learning Engineer

Job expired!

Podsumowanie oferty pracy

W HP nasi Inżynierowie Sztucznej Inteligencji i Uczenia Maszynowego specjalizują się w opracowywaniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego w celu napędzania innowacji i tworzenia wartości biznesowej. Kluczowe obowiązki obejmują badania i implementację algorytmów AI/ML, przeprowadzanie testów i ewaluacji, ponowne szkolenie systemów w miarę potrzeby oraz zapewnienie płynnej integracji modeli w środowiskach produkcyjnych. Kandydaci muszą mieć praktyczne doświadczenie w pracy z dużymi modelami językowymi (LLM) i interfejsami API, w tym w zarządzaniu skalowalnością i kosztami.

  • Opracowywanie zintegrowanych rozwiązań programowych dla modeli AI/ML.
  • Szkolenie i walidacja modeli przy użyciu metryk oceny.
  • Optymalizacja hiperparametrów w celu zwiększenia wydajności modelu.
  • Wdrażanie modeli zapewniając ich skalowalność, niezawodność i efektywność.
  • Monitorowanie i aktualizowanie wdrożonych modeli z uwzględnieniem zmieniających się danych.
  • Projektowanie systemów ML, eksperymentowanie z algorytmami oraz szkolenie systemów dla większej efektywności.
  • Zarządzanie wymaganiami technicznymi, szacowanie kosztów i budżetowanie rozwiązań AI/ML.
  • Praca z interfejsami API dużych modeli językowych (LLM).
  • Opracowywanie i utrzymywanie skalowalnych strumieni ML.
  • Współpraca z zespołami CI/CD w celu zapewnienia płynnego wdrażania modeli.
  • Współpraca z zespołami badawczymi i inżynieryjnymi w zakresie automatyzacji szkolenia modeli.
  • Zastosowanie uczenia maszynowego i modelowania statystycznego do rozwiązywania problemów biznesowych lub badawczych.
  • Czteroletnie studia lub magisterium z informatyki, statystyki, matematyki, nauki o danych lub pokrewnej dziedziny. Również odpowiednie doświadczenie zawodowe będzie brane pod uwagę.
  • 2-4 lata doświadczenia w językach programowania komputerowego, uczeniu maszynowym, algorytmach lub metodach statystycznych, lub zaawansowany stopień naukowy z ograniczonym doświadczeniem zawodowym.
  • Certyfikacja AWS Machine Learning Specialty
  • Certyfikacja Microsoft Azure AI Engineer Associate
  • Certyfikacja Databricks Certified Professional Data Scientist
  • Metodologia Agile
  • Algorytmy
  • Amazon Web Services
  • Apache Spark
  • Sztuczna Inteligencja
  • Automatyzacja
  • Big Data
  • Zarządzanie klastrami
  • Informatyka
  • Nauka o danych
  • Uczenie Głębokie
  • Orkiestracja pracy
  • Uczenie Maszynowe
  • Microsoft Azure
  • Przetwarzanie języka naturalnego
  • Python (język programowania)
  • PyTorch (biblioteka do uczenia maszynowego)
  • Scikit-learn (biblioteka do uczenia maszynowego)
  • Inżynieria oprogramowania
  • Efektywna komunikacja
  • Orientacja na wyniki
  • Zwinność w nauce
  • Płynność cyf