Junior Machine Learning Engineer

Удаленная позиция: Младший инженер по машинному обучению (1 год опыта - жители США/Канады)

Присоединяйтесь к нашему яркому будущему! Мы создаем пул талантов для будущих возможностей. Ваши навыки и опыт будут оценены в соответствии с нашими текущими и будущими требованиями. Если есть совпадение, мы свяжемся с вами. Обратите внимание, что мы не гарантируем немедленного трудоустройства и рассматриваем заявки только от жителей США/Канады.

Тип занятости: Полная занятость

Базовая зарплата: $55K-$76K в год.

В качестве младшего инженера по машинному обучению в Team Remotely вы будете участвовать в динамичных проектах, совершенствовать свои навыки и вносить вклад в разработку и реализацию решений в области машинного обучения. Эта роль идеально подходит для тех, кто страстно желает начать свою карьеру в машинном обучении в поддерживающей и ориентированной на командную работу среде.

Основные обязанности

• Сотрудничать со старшими инженерами и специалистами по данным для понимания требований проекта и разработки моделей и алгоритмов машинного обучения.
• Оказывать помощь в сборе, предварительной обработке и анализе данных для выявления закономерностей и инсайтов.
• Реализовывать и улучшать модели машинного обучения, алгоритмы и конвейеры.
• Заниматься оценкой моделей, их валидацией и оптимизацией производительности.
• Вносить вклад в развитие и улучшение инфраструктуры и фреймворков машинного обучения.
• Следить за последними достижениями в области машинного обучения и активно участвовать в сессиях обмена знаниями в команде.
• Работать с межфункциональными командами для внедрения решений машинного обучения в производственные системы.
• Документировать технические методологии, процессы и результаты.

Требуемая квалификация

• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, анализа данных, машинного обучения или смежных областей.
• Глубокое понимание принципов машинного обучения, алгоритмов и статистических методов.
• Владение языками программирования, такими как Python, Java или C++.
• Опыт работы с фреймворками и библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch или scikit-learn.
• Навыки предварительной обработки данных, инженерии признаков и методов оценки моделей.
• Знание архитектур и методов глубокого обучения является плюсом.
• Опыт работы с инструментами обработки больших данных (например, Hadoop, Spark) является бонусом.
• Отличные навыки решения проблем и способность управлять несколькими проектами одновременно.
• Сильные коммуникативные и навыки сотрудничества.
• Самомотивированность и большой интерес к непрерывному обучению и росту в области машинного обучения.

Если вы увлечены развитием своей карьеры в машинном обучении и соответствуете указанным требованиям, мы будем рады услышать вас!