Staff Machine Learning Engineer, Fakespot

Przedziały płacowe w zależności od lokalizacji: Aby poznać przedziały płacowe dla tego stanowiska, wybierz swoją lokalizację z menu rozwijanego Złóż Aplikację.

Dowiedz się więcej: Kliknij tutaj, aby zrozumieć nasz system przedziałów płacowych

Mozilla Corporation, wspierana przez Mozilla Foundation, kształtuje Internet od ponad 25 lat. Nasze pionierskie marki, w tym przeglądarka Firefox i usługa Pocket, skupione na prywatności, są używane przez ponad 225 milionów ludzi na całym świecie co miesiąc. Staramy się budować internet stworzony dla ludzi, kładąc nacisk na sztuczną inteligencję, media społecznościowe i bezpieczeństwo, pozostając wiernymi naszej misji - poprawy internetu dla wszystkich.

W Mozilli nie jesteśmy zależni od żadnych akcjonariuszy, dzięki wsparciu naszej non-profitowej organizacji. Nasz globalny zespół, we współpracy z tysiącami wolontariuszy, tworzy i dystrybuuje oprogramowanie open-source, które umożliwia użytkownikom korzystanie z lepszego internetu.

Fakespot, teraz część Mozilli, ma na celu przywrócenie zaufania i przejrzystości w eCommerce. Wykorzystując uczenie maszynowe i zaawansowane technologie, wykrywamy fałszywe recenzje i sprzedawców, pomagając konsumentom podejmować dobrze poinformowane decyzje zakupowe. Dołącz do nas, aby przyczynić się do zaufanej sztucznej inteligencji i bardziej wiarygodnego internetu dla milionów użytkowników Firefox i Fakespot.

Kluczowe obowiązki:

• Zastosowanie technik statystycznych i uczenia maszynowego do analizy niestrukturalnych danych tekstowych.
• Rozwój i doskonalenie modeli do rozpoznawania jednostek, klasyfikacji i generowania tekstu.
• Adaptacja wstępnie wytrenowanych modeli językowych (np. GPT, LLAMA) do konkretnych zastosowań.
• Optymalizacja produkcyjnych modeli pod kątem skalowalności, opóźnień i efektywności zasobów.
• Monitorowanie i doskonalenie wdrożonych modeli pod kątem wydajności, przeprowadzanie niezbędnego rozwiązywania problemów.
• Współpraca z interdyscyplinarnymi zespołami w celu dostarczania wysokiej jakości funkcji i rozwiązań.
• Śledzenie postępów w badaniach nad NLP i najlepszych praktykach.
• Praca autonomiczna i prowadzenie mniej doświadczonych członków zespołu.

Kwalifikacje:

• Tytuł licencjata z dziedziny statystyki, informatyki lub pokrewnej, lub równoważne praktyczne doświadczenie.
• Minimum 6 lat doświadczenia na stanowiskach ilościowych, takich jak inżynier uczenia maszynowego lub naukowiec danych.
• Biegłość w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP).
• Znajomość SQL i języka programowania (np. Python).
• Doświadczenie w pełnym cyklu życia modeli uczenia maszynowego, od rozwoju po wdrożenie i monitorowanie.
• Doskonałe umiejętności pracy zespołowej, wysoki stopień współpracy i szacunek dla różnych perspektyw.
• Zdolność do pracy samodzielnej i wspierania mniej doświadczonych członków zespołu.

Zaangażowanie w wartości:

• Powitanie różnic
• Bycie skupionym na relacjach
• Ć