Meta ищет высококвалифицированного и мотивированного специалиста по машинному обучению для усиления нашей команды GenAI в секторе операций с данными продуктов (PDO). Эта ключевая роль является основой наших пионерских инициатив в области ИИ и машинного обучения, оказывая значительное влияние на все продукты Meta, работающие на основе ИИ.
В качестве специалиста по машинному обучению в нашей динамичной команде GenAI вы будете:
- Сотрудничать с отделами исследований, инженерии и продуктов для согласования целей проектов со стратегическими задачами Meta.
- Использовать передовые методы и алгоритмы машинного обучения для анализа больших массивов данных и получения практически применимых выводов.
- Выявлять и решать потенциальные риски в проектах GenAI, разрабатывая эффективные стратегии снижения рисков и активно управляя ими для поддержания целостности проекта и качества данных.
- Регулярно информировать высшее руководство и заинтересованные стороны о ходе проекта, рисках и показателях эффективности.
- Устанавливать и поддерживать стандарты качества в различных проектах ИИ, внедряя процессы для контроля и поддержания качества результатов.
- Вести инициативы по улучшению методологий машинного обучения и внедрению лучших практик отрасли.
Для успешной работы в этой роли вы должны обладать:
- Не менее 10 лет опыта работы в машинном обучении, науке о данных или смежной области.
- Доказанный опыт разработки и внедрения моделей и алгоритмов машинного обучения.
- Знание SQL и сильные навыки управления базами данных.
- Способность объяснять сложные технические детали непрофессионалам.
- Опыт управления инновационными технологиями, которые развиваются стремительно.
- Степень бакалавра в области компьютерных наук, машинного обучения, ИИ или в смежной дисциплине.
- Обширный опыт работы в секторах ИИ и машинного обучения.
- Твердое понимание технологий ИИ, машинного обучения и глубокого обучения.
- Доказанная способность успешно реализовывать крупномасштабные проекты машинного обучения в установленные сроки и бюджет.
- Сильные навыки межличностного общения, способность эффективно взаимодействовать с мультидисциплинарными командами и высш