Machine Learning Engineer

Przegląd firmy

LeanDNA to dynamiczna firma programistyczna specjalizująca się w optymalizacji łańcucha dostaw dla firm produkcyjnych. Dzięki solidnym podstawom w analizie danych jesteśmy zaangażowani w wykorzystywanie najnowszych technologii do poprawy naszych rozwiązań i rozwiązywania rzeczywistych problemów. W miarę jak integrujemy sztuczną inteligencję z naszymi produktami, poszukujemy utalentowanego i zmotywowanego Inżyniera Uczenia Maszynowego do naszego zespołu, który poprowadzi nasze rozwiązania oparte na AI.

Zakres obowiązków

• Strategia integracji AI:
  • Współpraca z zespołami Produktu i Inżynierii w celu zidentyfikowania możliwości integracji uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji z naszą platformą.
  • Opracowanie strategicznej mapy drogowej dla wdrażania technologii uczenia maszynowego, zgodnie z naszą wizją produktu.
• Analiza i modelowanie danych:
  • Analizowanie istniejących zbiorów danych w celu identyfikacji wzorców i wniosków, które mogą informować rozwój modeli uczenia maszynowego.
  • Projektowanie, wdrażanie i iteracja modeli uczenia maszynowego w celu rozwiązania problemów biznesowych i poprawy funkcjonalności produktu.
  • Śledzenie najnowszych osiągnięć w dziedzinie uczenia maszynowego i AI oraz integracja nowych technik z naszym procesem rozwoju.
• Infrastruktura danych:
  • Współpraca z zespołem Inżynierii Rurociągów Danych w celu zapewnienia solidnej i skalowalnej infrastruktury danych do trenowania i wdrażania modeli.
  • Współpraca przy przetwarzaniu danych i inżynierii cech w celu poprawy jakości danych wejściowych do modeli uczenia maszynowego.
• Wdrażanie i monitorowanie modeli:
  • Wdrażanie strategii wdrażania modeli uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych.
  • Ustanowienie i utrzymanie systemów monitorowania w celu śledzenia wydajności modeli i ułatwienia ciągłego doskonalenia.
• Komunikacja:
  • Komunikowanie wyników, wniosków i zaleceń technicznym i nietechnicznym interesariuszom w sposób jasny i zrozumiały.

Kwalifikacje

• Tytuł magistra w dziedzinie Uczenia Maszynowego, Nauki o Danych, Statystyki lub pokrewnej dziedzinie.
• Udokumentowane doświadczenie w rozwijaniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego.
• Biegłość w Pythonie oraz znajomość bibliotek takich jak TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, a także usług takich jak SageMaker. Znajomość SQL będzie dużym atutem.
• Dogłębne zrozumienie analizy danych, analizy statystycznej i wizualizacji danych.
• Doświadczenie z technologiami danych AWS (S3, Athena, Glue) jest dodatkowym atutem.
• Doskonale rozwinięte umiejętności rozwiązywania problemów i zdolność do pracy zarówno niezależnej, jak i zespołowej.

Korzyści

• Kompleksowe plany medyczne, dentystyczne i wizual