Machine Learning Engineer - AI/ML

O Zespole AI/ML

Zespół AI/Machine Learning w Eightfold.ai jest na czele opracowywania wiodących w branży modeli uczenia maszynowego, zaprojektowanych do przypadków użycia na dużą skalę. Naszą misją jest przesuwanie granic stosowanego uczenia maszynowego i najnowocześniejszych technik generatywnych AI, wykorzystując zróżnicowany i wymagający zestaw danych. Dołącz do nas, aby rozwijać transformacyjne technologie zakłócające rynek technologii HR wart 400 miliardów dolarów.

Co Będziesz Robić

Jako Inżynier Uczenia Maszynowego, będziesz:

• Zarządzał, budował, trenował i wdrażał zaawansowane modele ML we wszystkich produktach Eightfold, od początku do końca.
• Tworzył innowacyjne algorytmy dla aplikacji uczenia maszynowego i AI.
• Analizował skomplikowane i zróżnicowane zestawy danych w celu odkrycia użytecznych wniosków i optymalizacji wyników wdrożenia.
• Opracowywał systemy oparte na AI do przetwarzania języka naturalnego (NLP).
• Wdrażał najlepsze praktyki tworzenia produktów wspomaganych AI.
• Używał Pythona do web scrapingu i rozwoju bazy danych.
• Optymalizował modele ML pod kątem wydajności, efektywności kosztowej, skalowalności i dokładności.
• Wykorzystywał najnowocześniejsze techniki, takie jak AutoML i transfer learning.
• Opracowywał narzędzia i procesy z użyciem BERT.

Co Przyniesiesz

Aby odnieść sukces w tej roli, powinieneś mieć:

• Mocne podstawy w uczeniu maszynowym (ML), głębokim uczeniu i NLP.
• Silne zrozumienie teorii i zasad uczenia maszynowego.
• Zdolność do współpracy międzydziałowej i efektywnej komunikacji z członkami zespołu.
• Zaznajomienie z generatywną AI i dużymi modelami językowymi (LLM) jak BERT, GPT-3, T-5, itp.
• Ekspertyzę w podstawach informatyki i językach programowania ML (Python, C, C++, Java, JavaScript, R, Scala).
• Zrozumienie systemów danych i ML, w tym REST API, mikroserwisów, systemów wczytywania i przetwarzania danych oraz systemów rozproszonych.
• Pasję do dostarczania wysokiej jakości modeli.

Mile Widziane

Dodatkowe preferowane kwalifikacje obejmują:

• BS/MS/PhD w zakresie informatyki lub inżynierii.
• Doświadczenie zawodowe z algorytmami ML/AI, narzędziami, głębokim uczeniem lub NLP.
• Doświadczenie z bibliotekami naukowymi w Pythonie (numba, pandas) i narzędziami/frameworkami ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Doświadczenie we wdrażaniu systemów ML na produkcję i pracy z dużymi zestawami danych.
• Praktyczne doświadczenie z rozwiązaniami NLP.
• Zaznajomienie z technologiami Spark, MLLib, Databricks MLFlow, Apache Airflow i pokrewnymi.
• Biegłość w analizie dużych zestawów danych przy użyciu technologii Hadoop, Spark lub podobnych.
• Udokumentowane prace w zakresie artefaktów oprogramowania lub publikacji naukowych w zastosowanym uczeniu maszynowym.

Przejrzysto