Senior Machine Learning Engineer

Dołącz do HopHR jako Starszy Inżynier ds. Uczenia Maszynowego w Ameryce Łacińskiej

HopHR, firma inwestycyjna specjalizująca się w sektorze, założona w 2016 roku, znajduje się na czele innowacji w branży private equity, skupiając się na technologii finansowej. Aktywnie poszukujemy Starszego Inżyniera ds. Uczenia Maszynowego z doświadczeniem w pełnym stosie technologicznym, aby stać na czele naszych przełomowych projektów Co-pilot Doradcy Finansowego. To ekscytujące stanowisko jest zlokalizowane wyłącznie w Ameryce Łacińskiej i oferuje szansę na szeroką pracę z rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji.

O HopHR

Nasza firma inwestuje w spółki software'owe, informacyjne i usługowe w kluczowych podsektorach, takich jak Bankowość i Płatności, Rynki Kapitałowe, Dane i Analityka, Ubezpieczenia oraz Zarządzanie Inwestycjami w Ameryce Północnej i Europie. Jesteśmy zaangażowani w wykorzystanie naszej specjalistycznej wiedzy w dziedzinie technologii finansowej, aby otwierać i przyspieszać wartość naszych interwencji, dążąc do transformacji sektorów za pomocą technologii.

Rola

Jako Starszy Inżynier ds. Uczenia Maszynowego, będziesz odpowiedzialny za prowadzenie rozwoju i wdrażanie narzędzi opartych na AI mających na celu zrewolucjonizowanie rozwiązań do zarządzania majątkiem. Obejmuje to wszystko, od zarządzania bazą danych, przez usprawnienia interfejsu użytkownika, po tworzenie modeli predykcyjnych, które napędzają nasze produkty nowej generacji.

Odpowiedzialności

• Prowadzenie projektowania, budowy i wdrażania modeli predykcyjnych na każdym etapie, dostosowanych do branży zarządzania majątkiem i aktywami.
• Współpraca z naszym Dyrektorem ds. Sztucznej Inteligencji w celu opracowania i realizacji strategii integracji AI w całym przedsiębiorstwie.
• Prototypowanie, testowanie i skalowanie nowych algorytmów i modeli, zapewniając ich skuteczność i wytrzymałość.
• Rozwój i optymalizacja rozwiązań pełnego stosu, aby poprawić zarówno modele uczenia maszynowego, jak i wydajność aplikacji, które są zgodne z naszymi celami biznesowymi.
• Praca w zespołach interdyscyplinarnych w celu poprawy doświadczeń użytkowników i dostarczania znaczących wartości biznesowych poprzez rozwiązania AI.
• Udzielanie wsparcia technicznego i mentoringu w ramach naszych zespołów inżynieryjnych.

Kwalifikacje

• Minimum 4 lata doświadczenia w pracy z uczeniem maszynowym i pełnym stosie technologicznym.
• Mocny rekord wdrażania modeli uczenia maszynowego i zarządzania aplikacjami pełnego stosu.
• Ekspertyza w ramach uczenia maszynowego, takich jak TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn i Keras.