Machine Learning Engineer

Czy jesteś pasjonatem uczenia maszynowego i chcesz wywrzeć znaczący wpływ? Dołącz do naszego zespołu w Augment Jobs jako Inżynier Uczenia Maszynowego i pomóż nam rozwijać najnowocześniejsze rozwiązania, które adresują złożone wyzwania biznesowe.

Obowiązki

Opis Stanowiska

• Rozwój Algorytmów: Projektowanie, rozwój i wdrażanie algorytmów i modeli uczenia maszynowego. Współpraca z zespołami międzyfunkcyjnymi w celu zrozumienia wymagań, określenia celów i dostarczenia rozwiązań.
• Zbieranie i Przetwarzanie Danych: Zbieranie, czyszczenie i przetwarzanie dużych ilości danych. Przeprowadzanie eksploracyjnej analizy danych (EDA) w celu identyfikacji wzorców, trendów i anomalii.
• Inżynieria Cech: Ekstrakcja i inżynieria istotnych cech w celu poprawy wydajności i dokładności modeli predykcyjnych.
• Trening i Ocena Modelu: Trenowanie, walidacja i optymalizacja modeli uczenia maszynowego. Wykorzystywanie metryk oceny i iteracyjne udoskonalanie modeli dla lepszej dokładności.
• Wdrażanie Modelu: Wdrażanie modeli uczenia maszynowego do produkcji, integrując je z istniejącymi systemami. Monitorowanie wydajności i wdrażanie koniecznych aktualizacji.
• Skalowalność i Efektywność: Opracowywanie skalowalnych i wydajnych rozwiązań do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych.
• Współpraca i Komunikacja: Praca z naukowcami danych, inżynierami oprogramowania i interesariuszami. Skuteczna komunikacja koncepcji technicznych z odbiorcami nietechnicznymi.
• Badania i Innowacje: Pozostawanie na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie uczenia maszynowego. Eksperymentowanie z nowymi technikami i prowadzenie badań w celu eksploracji nowatorskich rozwiązań.

Kwalifikacje

• Wykształcenie: Bachelor's degree lub wyższe w zakresie informatyki, inżynierii, matematyki, statystyki lub pokrewnej dziedziny. Preferowane wyższe stopnie naukowe.
• Doświadczenie: 3-5 lat doświadczenia w inżynierii uczenia maszynowego lub nauki o danych z udokumentowanymi sukcesami we wdrażaniu rozwiązań.
• Umiejętności Programistyczne: Biegłość w Pythonie, R, lub Julia. Doświadczenie z bibliotekami i frameworkami takimi jak TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, czy Keras.
• Umiejętności Danych: Silne umiejętności manipulacji i analizy danych. Znajomość SQL, NoSQL i technologii big data jak Hadoop i Spark jest zaletą.
• Techniki Uczenia Maszynowego: Solidne zrozumienie algorytmów, w tym uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego, deep learningu i uczenia wzmacnianego.
• Inżynieria Oprogramowania: Znajomość zasad inżynierii oprogramowania, w tym kontroli wersji i metodyk Agile.
• Umiejętności Rozwiązywania Problemów: Mocne umiejętności analityczne z zdolnością do opracowywania i wdrażania skutecznych strategii rozwiązywania złożonych