Machine Learning (ML) Engineer

Job expired!

Компания: Stellent IT

Местоположение: Лас-Вегас, Невада (Гибрид)

Тип работы: Долгосрочный контракт

Stellent IT ищет опытного инженера по машинному обучению (ML) для разработки и внедрения алгоритмов и моделей машинного обучения, направленных на решение сложных бизнес-задач и улучшение технологических решений по всей организации. Идеальный кандидат будет иметь сильный опыт в области машинного обучения, искусственного интеллекта (AI) и статистического моделирования.

Разработка и создание надежных облачных ML-пайплайнов для обучения, развертывания, инференса и мониторинга моделей в масштабе.
Проведение предварительной обработки данных, инженерии признаков и оценки моделей.
Управление рабочими процессами данных и пайплайнами, обеспечение эффективного перемещения и обработки данных.
Внедрение систем для мониторинга производительности моделей и обеспечения их оптимальной работы.
Разработка предсказательных моделей и алгоритмов для поддержки бизнес-целей и повышения операционной эффективности.
Проведение исследовательского анализа данных и глубокого анализа для выявления тенденций, закономерностей и возможностей.
Использование методов визуализации для представления данных неквалифицированным стейкхолдерам.
Принятие обоснованных решений по инфраструктуре, учитывая выбор моделей, данные, выбор признаков и другие аспекты моделирования ML.
Создание и поддержка документации для операционных процессов.
Обеспечение качества кода и управление рисками, следуя лучшим практикам в области ответственного и объяснимого AI.
Проведение обзоров кода и наставничество для младших членов команды.
Оставаться в курсе последних достижений в инженерии ML и предлагать инновационные идеи и решения.

Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии, дата-сайнс, статистики, математики или смежной области. Предпочтительна степень магистра.
Право на получение и поддержание регистрации в Управлении по контролю за игорным бизнесом Невады.
Не менее 2 лет соответствующего опыта в области машинного обучения и дата-сайнс.
Опыт в создании, оценке, масштабировании и развертывании ML-пайплайнов с использованием Python, Google Cloud Platform и Databricks.
Сильные навыки программирования на Python и опыт работы с инструментами манипуляции данными, такими как SQL, Spark и Pandas.
Опыт работы с инструментами и фреймворками ML, такими как scikit-learn, Keras, TensorFlow и др.
Знание CI/CD пайплайнов и версии контроля Git.
Уверенное владение методами визуализации данных для передачи производительности моделей ML и бизнес-инсайтов.
Опыт в статистическом и количественном анализе, предсказательной аналитике, анализе выбросов и алгоритмах оптимизации.
Глубокое понимание проектирования, разработки моделей AI/ML и соответствующих библиотек, таких как TensorFlow, PyTorch, Pandas, NumPy и др.
Опыт работы с большими, сложными наборами данных и разработка процессов для их получения, очистки и оценки.
Сильные основы принципов машинного обучения и способность переводить бизнес-потребности в ML-решения.