Machine Learning Engineer - AI/ML

О команде AI/ML

Команда AI/ML в Eightfold.ai находится в авангарде разработки ведущих в отрасли моделей машинного обучения, предназначенных для крупномасштабных случаев использования. Наша миссия - расширять границы прикладного машинного обучения и передовых методов генеративного AI, используя разнообразные и сложные наборы данных. Присоединяйтесь к нам в разработке преобразующих технологий, которые изменяют индустрию HR-технологий стоимостью 400 миллиардов долларов.

В вашей роли инженера по машинному обучению вы будете:

• Владеть, строить, обучать и внедрять передовые модели машинного обучения для всех продуктов Eightfold, от начала до конца.
• Создавать инновационные алгоритмы для приложений машинного обучения и искусственного интеллекта.
• Анализировать сложные и разнообразные наборы данных, чтобы выявить полезные инсайты и оптимизировать результаты развёртывания.
• Разрабатывать системы на основе ИИ для обработки естественного языка (NLP).
• Внедрять лучшие практики для создания продуктов, поддерживающих ИИ.
• Использовать Python для веб-скрейпинга и разработки баз данных.
• Оптимизировать модели машинного обучения для эффективности, производительности, стоимости, масштабируемости и точности.
• Использовать современные методы, такие как AutoML и трансферное обучение.
• Разрабатывать инструменты и процессы с использованием BERT.

Чтобы добиться успеха на этой позиции, вам следует обладать:

• Твердыми основами в машинном обучении (ML), глубоком обучении и NLP.
• Глубокими знаниями теорий и принципов машинного обучения.
• Способностью работать в кросс-функциональных командах и эффективно взаимодействовать с членами команды.
• Знакомством с генеративным ИИ и крупными языковыми моделями (LLMs) типа BERT, GPT-3, T-5 и т.д.
• Экспертными знаниями в основах компьютерных наук и языках программирования для машинного обучения (Python, C, C++, Java, JavaScript, R, Scala).
• Пониманием систем данных и машинного обучения, включая REST API, микросервисы, системы сбора и обработки данных, распределенные системы.
• Страстью к созданию высококачественных моделей.

Дополнительные предпочтительные квалификации включают в себя:

• Степени BS/MS/PhD в области компьютерных наук или инженерии.
• Релевантный опыт работы с алгоритмами ML/AI, инструментами, глубоком обучении или NLP.
• Опыт работы с научными библиотеками в Python (numba, pandas) и инструментами/фреймворками ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Опыт внедрения производственных систем машинного обучения и работы с крупномасштабными наборами данных.
• Практический опыт с решениями NLP.
• Знание технологий Spark, MLLib, Databricks MLFlow, Apache Airflow и аналогичных.
• Умение анализировать большие наборы данных с использованием Hadoop, Spark или аналогичных технологий.
• Проверенный опыт создания программных артефактов или академических публикаций по прикладному машинному обучению.

Эта роль классифицируется как гибридная в Санта-Кларе, Калифорния. Для обеспечения прозрачности, мы предоставляем следующие диапазоны базовой зарплаты:

• Зона A (район Сан-Франциско, Калифорния): Годовая заработная плата: от 144,000 до 169,000 долларов + дискреционный бонус до 10% + до-IPO акции.

Базовая оплата - это лишь часть нашего общего пакета компенсаций, который также может включать бонус