Junior Machine Learning Engineer

Годовой доход: $55K - $75K

Действующий разрешение на работу в США требуется

О нас

Patterned Learning - это инновационная платформа, разработанная для упрощения процессов кодирования для разработчиков, делая их быстрее и эффективнее. Наши ключевые функции включают совместное кодирование, редактирование в реальном времени и бесшовную интеграцию для создания, тестирования и развёртывания кода прямо из браузера. Наша платформа также обладает тесно встроенными возможностями генерации, редактирования и вывода кода.

Общие сведения о работе

В качестве младшего инженера по машинному обучению вы будете участвовать в захватывающих проектах, которые помогут вам отточить свои навыки и внести вклад в реализацию сложных решений в области машинного обучения. Эта роль предлагает отличный старт для тех, кто стремится построить карьеру в области машинного обучения, предоставляя совместную и поддерживающую среду для роста.

Обязанности

• Сотрудничать с старшими инженерами и учеными-дантистами, чтобы понять требования проектов и разрабатывать модели и алгоритмы машинного обучения.
• Помогать в сборе, предварительной обработке и анализе данных для выявления закономерностей и инсайтов.
• Реализовывать и оптимизировать модели, алгоритмы и процессы машинного обучения.
• Участвовать в оценке, валидации и настройке производительности моделей.
• Вносить вклад в развитие и улучшение существующей инфраструктуры и фреймворков машинного обучения.
• Оставаться в курсе последних достижений в области машинного обучения и участвовать в обмене знаниями в команде.
• Сотрудничать с разными функциональными командами для интеграции решений машинного обучения в производственные системы.
• Эффективно документировать технические процессы, методологии и результаты.

Квалификации

• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, науки о данных, машинного обучения или смежной области.
• Твёрдое понимание основ машинного обучения, алгоритмов и статистических концепций.
• Знание языков программирования, таких как Python, Java или C++.
• Знакомство с фреймворками и библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch или scikit-learn.
• Опыт обработки данных, инженерии признаков и методов оценки моделей.
• Знание архитектур и техник глубокого обучения является плюсом.
• Знакомство с инструментами обработки больших данных (например, Hadoop, Spark) является преимуществом.
• Сильные навыки решения проблем и способность управлять несколькими проектами одновременно.
• Отличные навыки общения и сотрудничества.
• Самомотивация и сильное желание учиться и расти в области машинного обучения.

Почему Patterned Learning LLC?

Patterned Learning предоставляет интеллектуальные предложения, автоматизирует повторяющиеся задачи и помогает разработчикам писать код более эффективно. Сокращая ошибки кодирования и повышая производительность, наша платформа ускоряет процесс разработки.

Наши модели машинного обучения, особенно модели глубокого обучения, превосходно справляются с задачами узнавания образов и классификации, что делает их особенно полезными для анализа и генерации кода.