Machine Learning Researcher

Job expired!

В Eviden, частью Группы Atos, мы являемся пионерами цифровой трансформации и гордимся впечатляющим глобальным присутствием с годовым доходом около 5 миллиардов евро. Наша специализация охватывает цифровые технологии, облачные сервисы, данные, продвинутые вычисления и безопасность, и наш опыт распространяется на широкий спектр отраслей в более чем 47 странах. Наше сотрудничество объединяет 53 000 высококлассных специалистов, использующих уникальные технологии для расширения возможностей данных и технологий для будущих поколений.

  • Разработка моделей машинного обучения и глубокого обучения, адаптированных для различных приложений.
  • Исследование федеративного обучения для повышения конфиденциальности данных при обучении машинного обучения.
  • Ускорение обучения моделей и вывода за счет продвинутых аппаратных ускорителей.
  • Настройка и интеграция решений в разнообразные реальные сценарии.
  • Постоянная оценка и уточнение производительности системы.
  • Внедрение лучших практик MLOps и соблюдение норм достоверного ИИ, чтобы соответствовать развивающимся нормативам.
  • Активное участие в исследовательских инициативах Европы.

Требуется бакалавр, магистр или доктор наук в области компьютерного инжиниринга, телекоммуникационного инжиниринга, электротехники или в смежной области.

  • Минимум 3 года опыта работы как с контролируемым, так и с неконтролируемым машинным обучением.
  • Владение данными аналитики и фреймворками машинного обучения, такими как Tensorflow, PyTorch, scikit-learn, Caffe2 или CNTK.
  • Навыки программирования на языках Python или C/C++.
  • Опыт подготовки программного обеспечения к развертыванию с использованием Docker и Kubernetes.
  • Знакомство с инструментами управления конфигурацией программного обеспечения, включая Git или GitLab.
  • Навыки непрерывной интеграции/доставки/развертывания.
  • Продвинутое знание сред Linux.
  • Владение английским языком на уровне B2.

  • Опыт работы с инструментами MLOps, такими как Kubeflow или MLFlow.
  • Знание фреймворков федеративного обучения, особенно Flower.

  • Свободное владение английским языком