Machine Learning Engineer - Life Sciences

Faculty jest na czele transformacji wydajności organizacyjnej dzięki bezpiecznej, mającej wpływ i ludzkiej sztucznej inteligencji. Jako wiodąca europejska firma zajmująca się zastosowaną sztuczną inteligencją, już dekadę temu zidentyfikowaliśmy potencjał AI, znacznie przed obecną falą zainteresowania. Założona w 2014 roku wraz z naszym programem Fellowship, wytrenowaliśmy wielu akademików, aby stali się komercyjnymi naukowcami danych.

Obecnie obsługujemy ponad 300 globalnych klientów z najnowocześniejszym oprogramowaniem i dedykowanymi usługami konsultingowymi AI w różnych sektorach, w tym handlu detalicznym, opiece zdrowotnej, energetyce i organizacjach rządowych. Jesteśmy dumni z naszego nagradzanego Fellowship oraz naszych referencji z zakresu bezpieczeństwa, które sprawiły, że OpenAI wybrało nas jako swojego pierwszego partnera technicznego, wspierając bezpieczne wdrażanie generatywnej AI.

AI to technologia definiująca epokę, a my szukamy osób, które dołączą do nas i pomogą naszym klientom w bezpiecznym wykorzystaniu jej ogromnych korzyści.

Jako Inżynier Uczenia Maszynowego w Faculty, będziesz projektować, budować i wdrażać produkcyjnej jakości oprogramowanie, infrastrukturę i systemy MLOps wykorzystujące uczenie maszynowe. Twoja praca pomoże naszym klientom rozwiązywać szeroką gamę problemów o dużym wpływie, szczególnie w dziedzinie nauk przyrodniczych. Przykłady naszych wcześniejszych prac obejmują:

• Prognozowanie zapotrzebowania NHS podczas pandemii COVID-19
• Produkcję zielonej energii poprzez kierowanie statków w stronę wiatru
• Zmniejszenie wydatków na marketing poprzez przewidywanie nawyków wydatkowych klientów
• Zapewnienie dzieciom bezpieczeństwa w Internecie

W tej roli będziesz rozwijać nowe metodyki i promować najlepsze praktyki zarządzania systemami AI na dużą skalę, uwzględniając wymagania techniczne, etyczne i praktyczne. Będziesz współpracować zarówno z technicznymi, jak i nietechnicznymi interesariuszami, aby wdrażać rozwiązania ML na potrzeby rzeczywistych problemów.

Zespół Inżynierii Uczenia Maszynowego odpowiada za aspekty techniczne naszych projektów dostarczanych klientom. Twoje obowiązki będą obejmować:

• Budowanie oprogramowania i infrastruktury wykorzystującej Machine Learning
• Tworzenie wielokrotnego użytku, skalowalnych narzędzi do lepszego wdrażania systemów ML
• Zrozumienie potrzeb naszych klientów
• Współpraca z naukowcami danych i inżynierami w celu opracowania najlepszych praktyk i nowych technologii
• Implementacja i rozwijanie podejścia Faculty do operationalizowania oprogramowania ML

W Faculty, twoje podejście i zachowanie są równie ważne jak twoje umiejętności techniczne. Szukamy osób, które popierają nasze wartości, pielęgnują naszą kulturę i osiągają wyjątkowe wyniki. Idealni kandydaci będą:

• Myśleć naukowo, nawet jeśli nie są naukowcami, testując założenia, poszukując dowodów i ciągle szukając możliwości poprawy
• Zawsze znajdować nowe sposoby rozwiązywania starych problemów, nigdy nie decydując się na „wystarczająco dobre” rozwiązania
• Być pragmatyczni i skoncentrowani na wynikach, równoważąc szeroką perspektywę z dokładnym wykonaniem

Aby odnieść sukces w tej