Machine Learning Engineer - Flash.co

O Flash.co

Flash.co to przełomowa firma technologiczna, której liderem jest doświadczony w branży Ranjith Boyanapalli, na nowo definiująca doświadczenia e-commerce zarówno dla konsumentów, jak i marek. Założona zaledwie kilka miesięcy temu, nasza innowacyjna platforma rozwiązuje kluczowe wyzwania takie jak spam, doświadczenia po zakupie i optymalizacja nagród. Nasz doświadczony zespół składa się z absolwentów Flipkart, Ola, Airtel, Pharmeasy, Microsoft i Livspace, między innymi, i jest wspierany przez prominentnych VC takich jak Blume Ventures, GFC i innych, obok znaczących inwestorów aniołów, takich jak Binny Bansal i Kunal Shah. Dołącz do naszego dynamicznego zespołu ponad 30 ekspertów i przyczyn się do następnej ewolucji zakupów online.

Stanowisko: Inżynier ds. uczenia maszynowego - Flash.co

Lokalizacja: Bangalore lub Zdalnie
Typ pracy: Na pełen etat
Preferowane doświadczenie: 5+ lat

Opis stanowiska

Jako Inżynier ds. uczenia maszynowego specjalizujący się w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) w Flash.co, będziesz odgrywać kluczową rolę w zwiększaniu naszych możliwości uczenia maszynowego w celu rozwiązania unikalnych wyzwań biznesowych. To stanowisko jest idealne dla osób pasjonujących się sztuczną inteligencją i jej potencjałem do generowania znaczącego wpływu na biznes.

Kluczowe obowiązki

• Badanie, projektowanie, rozwijanie i dopracowywanie modeli NLP dopasowanych do specyficznych potrzeb Flash.co.
• Wybór, oczyszczanie i transformowanie zestawów danych w celu szkolenia i ulepszania modeli.
• Wykonywanie analiz statystycznych w celu doskonalenia dokładności modeli.
• Współpraca z zespołem aplikacyjnym w celu projektowania narzędzi wizualizujących dane dla interesariuszy biznesowych.
• Monitorowanie modeli, tworzenie alertów dla anomalii i utrzymanie integralności wydajności rozwiązań AI.
• Ścisła współpraca z menedżerami produktu i innymi zespołami w celu przekształcania wyzwań biznesowych w wpływowe narzędzia i rozwiązania oparte na AI.
• Prowadzenie działań w zakresie monitorowania, utrzymywania i ciągłego ulepszania wdrożonych modeli, aby zapewniały one optymalną wydajność.

Wymagania

• Solidne doświadczenie we wdrażaniu i zarządzaniu modelami uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych.
• Znajomość Pythona i zapoznanie z głównymi frameworkami uczenia maszynowego, takimi jak TensorFlow czy PyTorch.
• Doświadczenie z narzędziami i najlepszymi praktykami MLOps dla utrzymywania wysokich standardów wydajności i niezawodności modeli.
• Silne umiejętności analityczne, zdolności do rozwiązywania problemów i efektywna współpraca w szybko zmieniającym się środ