Machine Learning Engineer

W Stellar Elements nie jesteśmy tylko firmą, jesteśmy ruchem napędzanym celem pokonania złych doświadczeń. Wyróżniamy się w doskonaleniu doświadczeń klientów, pracowników i marki, adresując luki pomiędzy wymaganiami biznesowymi a zadowoleniem użytkowników poprzez innowacyjne rozwiązania.

Nasza globalna obecność obejmuje prawie 1000 wykwalifikowanych profesjonalistów poświęcających się tworzeniu angażujących, nowatorskich i przyjemnych rozwiązań na różnorodne wyzwania biznesowe. W Stellar Elements, priorytetem jest strategia zorientowana na człowieka w projektowaniu i rozwijaniu doświadczeń, promująca środowisko, które celebruje różnorodne talenty i tła.

Jesteśmy podekscytowani, mogąc zaoferować okazję ambitnemu Inżynierowi uczenia maszynowego do dołączenia do naszego dynamicznego zespołu. Ta rola koncentruje się na rozwijaniu, wdrażaniu i zarządzaniu modelami uczenia maszynowego z użyciem Pythona i AWS SageMaker, mając na celu przekształcenie skomplikowanych wyzwań biznesowych w innowacyjne, skalowalne rozwiązania.

• Rozwijanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego dla aplikacji w NLP, widzeniu komputerowym i więcej.
• Analizowanie dużych zbiorów danych w celu wyprowadzenia wniosków i cech kluczowych do trenowania modeli.
• Budowanie i zarządzanie potokami ML przy użyciu narzędzi takich jak TensorFlow, PyTorch i scikit-learn.
• Korzystanie z AWS SageMaker dla kompleksowego zarządzania modelem - od rozwoju po monitoring.
• Ścisła współpraca z zespołami inżynieryjnymi w celu integracji modeli ML z szerszymi ekosystemami aplikacji.
• Utrzymywanie znajomości trendów branżowych w uczeniu maszynowym i chmurze obliczeniowej w celu ciągłego doskonalenia naszych praktyk i narzędzi.
• Mentorowanie młodszych kolegów, zwiększając naszą kulturę ciągłego doskonalenia i doskonałości.

• Licencjat lub magisterium w dziedzinie informatyki, inżynierii lub pokrewnej.
• Co najmniej 3 lata doświadczenia zawodowego jako inżynier uczenia maszynowego lub naukowiec danych.
• Ekspertyza w Pythonie i znajomość kluczowych bibliotek i frameworków do rozwoju ML.
• Znaczące doświadczenie z usługami chmury AWS, zwłaszcza AWS SageMaker, EC2 i IAM.
• Głębokie zrozumienie różnorodnych technik i algorytmów uczenia maszynowego.
• Doświadczenie w przetwarzaniu danych, inżynierii cech i dostrojeniu modeli.
• Mocna bazowa wiedza w programowaniu obiektowym.
• Zdolność do efektywnej współpracy w różnorodnych, wielofunkcyjnych zespołach.

Stellar Elements to nie tylko świetne miejsce pracy, ale także doskonała platforma do prezentacji Twoich umiejętności w przyjaznym środowisku, gdzie każdy krok jest ukierunkowany na znaczący rozwój kariery i innowacje. Ta pozycja zawiera konk