Machine Learning Engineer

Inżynier ds. Uczenia Maszynowego w Cerberus Capital Management

Cerberus Capital Management (CCM) poszukuje wysoko wykwalifikowanego Inżyniera ds. Uczenia Maszynowego, który dołączy do naszego zespołu Cerberus Technology Solutions (CTS). Jako członek CTS będziesz kluczowy w projektowaniu, wdrażaniu oraz implementacji najnowocześniejszych rozwiązań z zakresu uczenia maszynowego, mających zastosowanie w różnych celach biznesowych, w tym wycenie aktywów, prognozowaniu popytu, analizie sentymentu i wielu innych.

Założona w 1992 roku, Cerberus Capital Management, L.P. jest globalnym liderem w prywatnych inwestycjach. Nasza firma specjalizuje się w przekształcaniu niedowartościowanych i słabo prosperujących firm w liderów branży dzięki zasobom finansowym i ekspertyzie operacyjnej. Zarządzamy kontrolnymi lub znaczącymi mniejszościowymi udziałami w różnych branżach na całym świecie.

Cerberus Technology Solutions to jednostka skoncentrowana na wykorzystaniu nowych technologii, danych i zaawansowanej analityki w celu napędzania transformacji. Nasz zespół CTS ściśle współpracuje z profesjonalistami inwestycyjnymi i operacyjnymi na globalnych platformach Cerberusa, aby identyfikować możliwości i generować wartość z danych.

Obowiązki

• Tworzenie modeli predykcyjnych z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego na nowoczesnych platformach takich jak Spark i Hadoop.
• Wdrażanie skonteneryzowanych algorytmów do hybrydowych wdrożeń w chmurze (GCP, Azure).
• Integracja i analiza danych z różnych źródeł przy użyciu narzędzi takich jak Python, Pandas i SQL.
• Tworzenie miar i raportów analitycznych w celu zapewnienia jakości danych i wartości biznesowej.
• Udział w opracowywaniu zarówno zapleczowych rurociągów danych, jak i aplikacji front-endowych.
• Wykorzystanie metod statystycznych do przewidywania przyszłych wyników biznesowych i generowania raportów analitycznych.
• Przeprowadzanie due diligence dla propozycji inwestycyjnych jako ekspert ds. technologii.
• Ocena rozwiązań zewnętrznych pod kątem funkcjonalności i jakości.

Wymagania

• Ponad 6-letnie doświadczenie inżynierskie z dyplomem z Matematyki, Inżynierii, Statystyki, Informatyki lub Fizyki. Preferowane są zaawansowane stopnie.
• Biegłość w Algebrze Liniowej, Teorii Prawdopodobieństwa, Statystyce i Optymalizacji, w tym analiza regresji i testowanie hipotez.
• Doświadczenie z metodami uczenia maszynowego, takimi jak regularizacja, lasy losowe, sieci neuronowe i głębokie uczenie.
• Umiejętność pisania algorytmów i implementacji rurociągów w Pythonie. Znajomość Scali i R jest plusem.
• Doświadczenie z SQL i różnymi relacyjnymi platformami bazodanowymi takimi jak MySQL, PostgreSQL i Oracle.
• Znajomość procesów DevOps do wdrażania modeli i testów jednostkowych.
• Doświadczenie w pracy w środowiskach chmurowych, szczególnie Microsoft Azure.
• Umiejętność efektywnej współpracy z użyciem narzędzi deweloperskich, takich jak GIT, Azure DevOps i JIRA.
• Silne umiejętności komunikacyjne w celu jasnego prezentowania pomysłów kolegom, zarządowi i klientom.

Wynagrodzenie i kor