Machine Learning Engineer (Remote, Costa Rica-based)

Dołącz do naszego zespołu jako Inżynier ds. uczenia maszynowego w Invitro Capital

Przegląd stanowiska

Invitro Capital, lider innowacji napędzanych przez AI, poszukuje utalentowanego i zmotywowanego Inżyniera ds. uczenia maszynowego, który wzmocni nasze oparte na mocnych podstawach rozwiązania. Jako część naszego dynamicznego zespołu, będziesz projektować, rozwijać i wdrażać zaawansowane modele i algorytmy uczenia maszynowego, aby stawić czoła złożonym wyzwaniom biznesowym. Współpracuj z naszymi wykwalifikowanymi zespołami ds. Data Science i inżynierii, aby wykorzystać wyniki oparte na danych i opracować skalowalne, wydajne rozwiązania. Ta rola oferuje fantastyczną okazję, aby wpłynąć na sukces naszych spółek portfelowych i kształtować przyszłość z wykorzystaniem najnowocześniejszych technologii AI. Standardowe godziny pracy to poniedziałek-piątek, strefa czasowa Pacyfiku.

Kluczowe obowiązki

Jako Inżynier ds. uczenia maszynowego będziesz:

• Projektować i implementować modele i algorytmy uczenia maszynowego, które produkują użyteczne wnioski i dodają wartości biznesowej.
• Pracować wspólnie z wielofunkcyjnymi zespołami, aby zrozumieć wymagania biznesowe i opracować innowacyjne rozwiązania.
• Wykorzystywać zaawansowane techniki statystyczne i uczenia maszynowego do dużych zbiorów danych, aby odkryć znaczące wzorce.
• Ulepszać modele uczenia maszynowego, aby poprawić wydajność, precyzję i skalowalność.
• Tworzyć wydajne potoki danych do przetwarzania wstępnego danych, inżynierii cech i szkolenia modelu.
• Pozostawać na bieżąco z najnowszymi trendami branżowymi i postępami w dziedzinie uczenia maszynowego i AI.

Wymagania

Minimalne kwalifikacje:

• Licencjat w dziedzinie informatyki, inżynierii lub pokrewnej.
• Co najmniej 3 lata doświadczenia jako Inżynier ds. uczenia maszynowego lub na podobnym stanowisku.
• Znaczna biegłość w Pythonie i bibliotekach uczenia maszynowego takich jak scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
• Głęboka znajomość algorytmów i technik uczenia maszynowego.
• Praktyczne doświadczenie w przetwarzaniu wstępnym danych, inżynierii cech i ocenie modeli.
• Ekspertyza w manipulacji i analizie danych za pomocą SQL i Pandas.
• Wyjątkowe umiejętności rozwiązywania problemów, analityczne i komunikacyjne.

Preferowane kwalifikacje:

• Stopień magistra lub wyższy w odpowiedniej dziedzinie.
• Doświadczenie z ramami obliczeniowymi rozproszonymi, takimi jak Spark.
• Znajomość technik NLP i widzenia komputerowego.
• Znajomość platform uczenia maszynowego opartych na chmurze, takich jak AWS SageMaker lub Google Cloud AI Platform.
• Biegłość w