Machine Learning Engineer

Job expired!

В Covariant мы находимся на переднем крае технологии робототехники и автоматизации. В настоящее время мы ищем опытного инженера по машинному обучению, который поможет нам достичь уровня автономности человека в наших роботизированных приложениях. Это уникальная возможность внести свой вклад в наши инновационные проекты, тесно сотрудничая с мультидисциплинарными командами в динамичной среде.

В качестве инженера по машинному обучению вам предстоит:

Анализировать сбои и внедрять улучшения в модели и логику роботов.
Разрабатывать инструменты, которые облегчают анализ и улучшение наших систем.
Итерационно улучшать все аспекты мозга' робота, от моделей и алгоритмов до инструментов, для устранения производственных сбоев.
Создавать аналитические инструменты для изучения высоко сложной системы роботов, моделей, компонентов и датчиков для повышения производительности и надежности.
Сотрудничать с командами исследователей, разработчиков программного и аппаратного обеспечения, а также инфраструктуры для создания высококачественных роботизированных приложений.
Тесно сотрудничать с командой по аппаратному обеспечению по оптимизации дизайна станции и выявлению узких мест пропускной способности.
Тестировать экспериментальные модели от команды исследователей и внедрять их для решения задач приложений.

Эта должность требует вашего присутствия в офисе три дня в неделю с гибкостью работы из дома в остальные два дня.

Для рассмотрения на эту роль у вас должно быть:

Степень бакалавра или эквивалентная иностранная степень в области компьютерных наук или смежной области и пять лет постоянного опыта работы после получения степени в области программного обеспечения или робототехники. В качестве альтернативы, степень магистра или эквивалент в смежной области и два года опыта работы также будут достаточны.
Знания в области инженерии программного обеспечения для понимания и изменения кодовых баз.
Опыт в машинном обучении, разработке моделей, обучающихся на данных.
Навыки в области статистики и вероятности для проведения тестов и оценки производительности недетерминированных систем.
Знание глубокого обучения и нейронных сетей, таких как REST, графовые нейронные сети и многослойные перцептроны, и опыт ин