Junior Machine Learning Engineer

Обзор компании: В Trainline мы стоим на передовой продвижения устойчивых путешествий с помощью передовых технологий. Сосредоточив внимание на создании более зелёного будущего, наша платформа обслуживает более 110 миллионов посещений в месяц и может похвастаться объёмом продаж билетов на сумму 4,3 миллиарда фунтов стерлингов. Будучи успешной компанией, входящей в индекс FTSE 250, наша разнообразная команда насчитывает более 1 000 преданных делу профессионалов из более чем 60 национальностей, которые работают в различных городах Европы. Наша миссия проста: сделать путешествия простыми, бесперебойными и доступными. Теперь мы расширяем своё присутствие в Европе и приглашаем вас присоединиться к нам.

Описание работы: Будучи младшим инженером по машинному обучению в Trainline, вы будете играть важную роль в использовании машинного обучения для улучшения и трансформации путешествий миллионов людей ежедневно. От улучшения функционала поиска и стратегий ценообразования до продвижения наших усилий в цифровом маркетинге с помощью генеративного ИИ - потенциал влияния огромен. Сотрудничайте с командами экспертов-инженеров по данным, учёных и менеджеров продуктов для доставки инновационных решений, которые продвигают вперёд нашу приверженность экологичным путешествиям.

• Разработка и внедрение моделей машинного обучения для достижения значительных бизнес-результатов.
• Взаимодействие с заинтересованными сторонами для создания продуктов на основе данных с использованием передовых алгоритмов машинного обучения и обширных наборов данных.
• Управление полным жизненным циклом решений машинного обучения, от концепции и подготовки данных до развёртывания и обслуживания.
• Вклад в создание инструментов и фреймворков, которые ускоряют доставку инициатив машинного обучения.
• Повышение возможностей и эффективности наших продуктов машинного обучения через постоянное обучение и инновации.

Мы с нетерпением ждем кандидатов, у которых есть:

• Продвинутая степень в области компьютерных наук, математики или в смежной области.
• Высокая квалификация в работе с Python и знакомство с библиотеками, такими как Pandas, Numpy и Scikit-learn.
• Доказанный опыт внедрения моделей