Machine Learning Engineer (NLP) - Trust & Safety

Bumble ищет талантливого инженера-разработчика в области машинного обучения, специализирующегося на обработке естественного языка (NLP), чтобы стать ключевой частью нашей команды по доверию и безопасности. Наша цель - создать среду, где все отношения здоровы и равноправны, и вы можете помочь нам в этом! Если вы обладаете глубокими знаниями алгоритмов NLP, таких как Transformers и LLMs, и имеете значительный опыт разработки текстовых систем машинного обучения, мы ждем вас!

Эта роль предоставляет уникальную возможность исследовать, разрабатывать и развертывать передовые модели машинного обучения, которые повышают безопасность и вовлеченность пользователей на нашей платформе. С миллионами взаимодействий, происходящими каждый день, ваша работа будет иметь значительное влияние на улучшение глобального пользовательского опыта и поможет в нашей миссии помочь людям найти значимые связи по всему миру.

• Сотрудничать в динамичной, межфункциональной команде, включая специалистов по данным и инженеров по машинному обучению.
• Создавать и внедрять новые решения для обучения машин на текстовых данных, используя передовые технологии, такие как Transformers и LLMs.
• Планировать и проводить масштабные эксперименты для подтверждения гипотез и развития продукта.
• Работать напрямую с нашей основной платформой MLOps Core K8s для эффективной доставки моделей в масштабах всего мира.
• Взять на себя развертывание моделей, а также контроль за их непрерывным мониторингом и улучшением.
• Следить за последними исследованиями в области машинного обучения и науки о данных, с возможностью прототипирования для бизнеса и публикации результатов на ведущих конференциях.

• Продвинутая степень в области информатики, математики или смежной количественной специальности.
• Доказанный опыт в проектировании, разработке и обучении моделей NLP.
• Твердое понимание Kubernetes и процессов жизненного цикла разработки программного обеспечения, включая ETL-пайплайны, непрерывную интеграцию и доставку (CI/CD), и тестовые фреймворки.
• Сильные навыки статистического моделирования.
• Командный дух, способность хорошо работать как с техническими, так и с нетехническими членами команды.
• Страсть к по