Senior Machine Learning Developer

Podsumowanie stanowiska:

W SavageOne poszukujemy wysoce wykwalifikowanego Starszego Inżyniera ds. Uczenia Maszynowego, który będzie prowadzić nasze działania w zakresie projektowania, rozwijania i wdrażania zaawansowanych rozwiązań z zakresu uczenia maszynowego. Ta kluczowa rola obejmuje współpracę z multidyscyplinarnymi zespołami w celu odkrywania możliwości biznesowych, architektury innowacyjnych modeli uczenia maszynowego oraz tworzenia skalowalnych rozwiązań, które zwiększają skuteczność naszego biznesu. Jako senior w zespole będziesz miał okazję zastosować swoją wiedzę z zakresu uczenia maszynowego do rozwiązywania skomplikowanych problemów, prowadzenia i mentorowania młodszych inżynierów oraz znacznego przyczyniania się do sukcesu naszej firmy.

• Prowadzenie tworzenia i wykonania skomplikowanych modeli i algorytmów uczenia maszynowego w celu rozwiązania trudnych zagadnień biznesowych.
• Współpraca z naukowcami danych, inżynierami oprogramowania oraz menedżerami produktu w celu uchwycenia możliwości biznesowych i wymagań.
• Przeprowadzanie eksploracyjnej analizy danych, inżynierii cech oraz oceny modeli, aby zapewnić trwałość i niezawodność modeli.
• Tworzenie skalowalnych potoków i przepływów pracy uczenia maszynowego zdolnych do przetwarzania obszernych zbiorów danych.
• Śledzenie najnowszych badań i technologii związanych z uczeniem maszynowym, włączając najnowsze innowacje w celu ulepszenia naszych produktów i usług.
• Zapewnianie mentorstwa młodszym inżynierom uczenia maszynowego, oferując wsparcie i pomoc w rozwoju ich kariery zawodowej i umiejętności technicznych.
• Współpraca z różnymi zespołami w celu płynnej integracji modeli uczenia maszynowego z systemami produkcyjnymi i aplikacjami gotowymi na rynek.
• Dokumentowanie metodologii, procesów i najlepszych praktyk w dziedzinie uczenia maszynowego, aby wspomóc współdzielenie i ciągłą naukę.

• Stopień magistra lub doktora w dziedzinie informatyki, statystyki, matematyki lub pokrewnej dyscypliny, albo równoważne doświadczenie praktyczne.
• Ponad 5 lat doświadczenia zawodowego w inżynierii uczenia maszynowego z udowodnionym historią wdrażania trwałych rozwiązań ML w rzeczywistych środowiskach.
• Ekspertyza w algorytmach i frameworkach uczenia maszynowego, w tym TensorFlow, PyTorch, scikit-learn lub Spark MLlib.
• Znajomość technologii przetwarzania dużych zbiorów danych, takich jak Hadoop, Spark, Apache Flink.
• Zdolności w zakresie języków programowania, takich jak Python, Java lub Scala.
• Wyjątkowe zdolności analityczne i umiejętności rozwiązywania problemów, z wielką dbałością o szczegóły.
• Wybitne umiejętności