Machine Learning Engineer

O LTIMindtree:

LTIMindtree to wiodący globalny dostawca usług doradczych w zakresie technologii oraz rozwiązań cyfrowych, który pomaga firmom z różnych branż przemyśleć swoje modele, przyspieszyć innowacje i osiągnąć wzrost poprzez wykorzystanie technologii cyfrowych. Jesteśmy partnerami transformacji cyfrowej dla ponad 700 przedsiębiorstw na całym świecie, oferując ekspercką wiedzę z zakresu dziedzin i technologii, aby napędzać konkurencyjność, doświadczenia klientów i wyniki biznesowe. Nasz zespół składa się z niemal 90 000 wykwalifikowanych specjalistów w ponad 30 krajach, łącząc potężne możliwości Larsen & Toubro Infotech i Mindtree, aby sprostać złożonym wyzwaniom biznesowym i dostarczać transformacje na dużą skalę. Dowiedz się więcej o nas na www.ltimindtree.com.

Stanowisko:

Inżynier uczenia maszynowego

Miejsce pracy:

Atlanta, GA

Opis stanowiska:

Jako Inżynier Uczenia Maszynowego będziesz:

• Wykorzystywać rozproszone systemy treningowe do budowy skalowalnych potoków ML do trenowania i wdrażania modeli w obszarze produktów ITOT.
• Projektować i wdrażać rozwiązania optymalizujące wykonywanie rozproszonego treningu, koncentrując się na optymalizacji hiperparametrów modeli, opóźnieniach treningu/inferencji oraz wąskich gardłach na poziomie systemowym.
• Badać i wdrażać najnowocześniejsze modele LLM dla różnych przypadków biznesowych, w tym dostosowywanie i serwowanie tych modeli.
• Zapewniać wydajność, dostępność i skalowalność modeli ML, utrzymując wysokie standardy jakości kodu i projektowania.
• Optymalizować integrację między powszechnie używanymi biblioteka ML a chmurowymi frameworkami ML i przetwarzania danych.
• Rozwijać modele i algorytmy Deep Learning z optymalnym równolegleniem i wydajnością na CPU i GPU.

Twoje Kwalifikacje:

Szukamy kandydatów z:

• tytułem magistra lub doktora w dziedzinie Informatyki, Inżynierii Oprogramowania, Elektrotechniki lub pokrewnych dziedzin.
• 3+ lat doświadczenia w branży w roli intensywnie programistycznej z Pythonem.
• 2+ lat doświadczenia w kluczowych obszarach ML, takich jak klasyfikacja, klasteryzacja, optymalizacja, systemy rekomendacyjne, eksploracja grafów i deep learning.
• 3+ lat doświadczenia z rozproszonymi frameworkami obliczeniowymi, takimi jak Spark i Kubernetes.
• 3+ lat doświadczenia z popularnymi frameworkami ML, w tym Spark MLlib, Keras, TensorFlow, PyTorch, oraz bibliotekami takimi jak scikit-learn, spaCy, gensim i CoreNLP.
• 3+ lat doświadczenia z głównymi usługami chmurowymi.
• Doświadczenie w budowaniu i skalowaniu aplikacji Generative AI przy użyciu frameworków takich jak Langchain, PGVector, Pinecone i Azure ML.
• Potwierdzone sukcesy w innowacjach w budowie produktów danych.
• Silne umiejętności komunikacyjne, zdolność reprezentowania inżynierii uczenia maszynowego na zewnętrznych forach i wyjaśniania technicznych koncepcji dla nietechnicznych odbiorców.

Preferowane kwalifikacje: