Machine Learning Engineer

Job expired!

Присоединяйтесь к нашей команде в качестве инженера по машинному обучению в корпорации Sabre

Раскройте потенциал данных с помощью передовых технологий

Вас увлекает идея использования мощи данных для стимулирования инноваций и решения критических проблем? В корпорации Sabre мы ищем талантливого инженера по машинному обучению, который превратит огромные массивы данных в действенные идеи, способные изменить будущее аналитических возможностей нашего правительства. Погрузитесь в развивающиеся области IoT, машинного обучения и ИИ, где ваш экспертный опыт окажет прямое влияние на такие сферы, как обнаружение мошенничества, исследования рака и национальная оборона.

Ваша роль и обязанности

Будучи неотъемлемой частью нашей команды, вы будете:

Анализировать сложные данные для решения стратегических задач в государственном и частном секторах.
Разракабливать настраиваемые алгоритмы, писать скрипты и использовать предсказательные аналитики и методы глубокого обучения.
Применять разнообразный набор инструментов и фреймворков для создания целостных решений, которые предоставляют действенные идеи.
Тесно сотрудничать с клиентами для понимания их потребностей, помогая превращать сырые данные в ценные ресурсы.
Улучшать принятие решений и инновации для военных и государственных лидеров посредством передовой науки о данных.

Что вы привносите в команду

Вы обладаете:

2+ года профессионального или академического опыта в области науки о данных, машинного обучения, аналитики данных или смежных областей.
Владением языков программирования, таких как Python, C++, Java или R.
Твёрдым фундаментом в работе со структурированными, неструктурированными или полуструктурированными данными.
Навыками работы с данными, жизненным циклом разработки программного обеспечения (SDLC) и системами контроля версий.
Способностью получить разрешение на доступ к секретной информации.
Степенью бакалавра в соответствующей области.

Дополнительные квалификации

Опыт в:

Распределённом программировании (например, Spark или Scala).
Инструментах науки о данных, таких как Databricks, ElasticSearch или Apache NiFi.
Платформах бизнес-аналитики, таких как Tableau или Qlik.
Облачных сер