Machine Learning Engineer II, Telemetry

Mapbox to wiodąca platforma lokalizacji w czasie rzeczywistym dla nowej generacji przedsiębiorstw zorientowanych na lokalizację. Nasza unikalna platforma dostarcza organizacjom wszechstronne narzędzia do ułatwienia nawigacji ludzi, paczek i pojazdów na całym świecie. Z ponad 3,9 milionami zarejestrowanych deweloperów, Mapbox wyróżnia się elastycznością, bezpieczeństwem i przestrzeganiem standardów prywatności. Firmy korzystają z aplikacji, danych, SDK i API Mapbox, aby projektować spersonalizowane, wciągające doświadczenia, które przyciągają ich klientów.

W zespole Telemetrii Mapbox innowacje spotykają się z praktycznym rozwiązywaniem problemów. Wykorzystujemy telemetrię lokalizacji z naszych SDK mobilnych, aby poprawić dokładność map, optymalizować trasy, precyzyjniej przewidywać czas przyjazdu (ETA) i lepiej prognozować zatory drogowe. Nasza praca przynosi krytyczne wnioski dotyczące wzorców mobilności ludzkiej, wspierając postępy w planowaniu miejskim, logistyce i transporcie.

Codziennie wdrażamy i zarządzamy potokami przetwarzania, anonimowania i analizy miliardów punktów danych lokalizacyjnych, tworząc unikalne, skoncentrowane na prywatności zestawy danych dotyczące wzorców ruchu i aktywności ludzkiej. Nasze usługi przynoszą korzyści różnorodnym klientom, od dużych korporacji i lokalnych rządów po NGO i małych deweloperów, zaangażowanych w demokratyzację dostępu do danych dla wszystkich.

Nasz zespół globalnych naukowców danych, inżynierów danych i inżynierów backendu jest oddany ścisłej współpracy, wzajemnemu uczeniu się i wykorzystaniu danych geolokalizacyjnych do dostarczania znaczących wniosków.

Przeczytaj, jak dane lokalizacyjne stają się danymi o ruchu

Zobacz, jak śledzimy wpływ COVID na globalne wzorce mobilności

Jako nasz Inżynier Uczenia Maszynowego będziesz miał znaczący wkład. Będziesz:

• Projektować, budować i utrzymywać skalowalne systemy produkcyjne dla produktów Mapbox Traffic i Movement przy użyciu technik uczenia maszynowego, bezpośrednio poprawiając dokładność ETA i przewidując zatory drogowe.
• Wykorzystać swoje doświadczenie w ML, danych geolokalizacyjnych, Grafowych Sieciach Neuronowych (GNN), Uczeniu Głębokim i analizie danych szeregów czasowych, aby podnieść jakość naszych usług i rozwiązań.
• Projektować, optymalizować i zarządzać potokami ML i danych przy użyciu frameworków, takich jak TensorFlow, PyTorch, Keras, i Spark/PySpark.
• Rozwijać i wdrażać modele ML, skupiając się na skalowalności i wydajności przy użyciu narzędzi takich jak AWS Sagemaker.
• Tworzyć zautomatyzowane narzędzia do zapewnienia jakości ML i eksploracji danych, aby zapewnić maksymalną dokładność i niezawodność danych.
• Projektować i budować bezpieczne, solidne API do dostarczania wniosków danych różnorodnym klientom.
• Współpracować z naukowcami danych, aby ulepszać modele identyfikacji i przewidywania wzorców ruchu i mobilności.
• Uczestniczyć w rotacji dyżurów, zapewniając ciągłą dostępność systemu dla naszych użytkowników.

Szukamy kandydatów, którzy mają różnorodne umiejętności i doświadczenie. Kluczowe cechy tej roli to:

• Biegłość w Pythonie i doświadc