Junior Machine Learning Engineer

Должность: Младший Инженер По Машинному Обучению

Компания: HireMeFast LLC

ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ: Эта вакансия предназначена для активного набора кандидатов, которые станут частью нашего пула талантов. Ваши квалификации будут оцениваться как по текущим, так и по будущим вакансиям. Если ваше резюме соответствует роли, соответствующей вашим навыкам и опыту, и появится возможность, наша команда по подбору персонала свяжется с вами незамедлительно. Пожалуйста, обратите внимание, что это не гарантирует немедленного трудоустройства или контакта. Кроме того, мы рассматриваем заявки только от лиц, которые в настоящее время проживают в США/Канаде.

Зарплата:

$62,000 - $72,000 в год

Требуемый опыт:

Минимум 1 год опыта в проектах

Обзор работы:

В качестве младшего инженера по машинному обучению у вас будет возможность работать над интересными проектами, развивать свои навыки и вносить вклад в разработку и внедрение решений в области машинного обучения. Это отличная возможность для тех, кто хочет начать свою карьеру в области машинного обучения и получить ценный опыт в кооперативной и поддерживающей среде.

Обязанности:

• Сотрудничать со старшими инженерами и дата-сайентистами для понимания требований проектов и разработки моделей и алгоритмов машинного обучения.
• Помогать в сборе, предварительной обработке и анализе данных для выявления шаблонов и инсайтов.
• Реализовывать и оптимизировать модели машинного обучения, алгоритмы и конвейеры.
• Участвовать в оценке моделей, их валидации и настройке производительности.
• Вносить вклад в разработку и улучшение существующей инфраструктуры и фреймворков машинного обучения.
• Оставаться в курсе последних достижений в области машинного обучения и активно участвовать в мероприятиях по обмену знаниями внутри команды.
• Сотрудничать с межфункциональными командами для интеграции решений по машинному обучению в производственные системы.
• Эффективно документировать технические процессы, методологии и результаты.

Квалификации:

• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, дата-сайенса, машинного обучения или смежной области.
• Твердое понимание основ машинного обучения, алгоритмов и статистических концепций.
• Владение языками программирования, такими как Python, Java или C++.
• Знакомство с фреймворками и библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch или scikit-learn.
• Опыт в предварительной обработке данных, создании признаков и оценке моделей.
• Знание архитектур и техник глубокого обучения является плюсом.
• Знакомство с инструментами обработки большого объема данных (например, Hadoop, Spark) является преимуществом.
• Сильные навыки решения проблем и способность работать над несколькими проектами одновременно.
• Отличные навыки коммуникации и сотрудничества.
• Самомотивация с сильным желанием учиться и развиваться в области машинного обучения.