Старший практический дата-сайентист

Amagi ищет опытного и квалифицированного старшего специалиста по данным для нашей команды. Как мировой лидер в области облачных SaaS-технологий для телевизионного вещания и подключенных телевизоров, Amagi предлагает создателям контента возможность запускать, распространять и монетизировать прямые линейные каналы на платформах Connected TV и SVOD. Имея операции в более чем 40 странах и успешный опыт работы с более чем 500 брендами контента и управлением более чем 2000 поставками каналов, Amagi прокладывает путь для новшеств в ТВ-индустрии. В качестве старшего специалиста по данным в Amagi, вы получите возможность работать в команде высококомпетентных профессионалов и вносить свой вклад в создание передовых решений, преобразующих отрасль телевещания и подключаемого телевидения. Используя передовые методы анализа данных и машинного обучения, вы будете играть значительную роль в извлечении информации из крупных наборов данных для стимулирования роста бизнеса и повышения производительности нашей облачной SaaS-платформы. Обязанности: - Разработка полных моделей глубокого обучения и их внедрение в производство. - Понимание бизнес-целей и разработка моделей для их достижения, а также метрик для отслеживания прогресса. - Наставничество для молодых членов команды для успешного выполнения инициатив по AI и автоматизации. - Создание и оптимизация различных моделей глубокого обучения для решения связанных с видеопониманием проблем. Требования: - Более 4 лет практического опыта в области глубокого обучения. - Опыт внедрения концепций машинного и глубокого обучения на неструктурированные данные. - Доказуемый опыт создания, улучшения, отладки и поддержки моделей машинного обучения. - Опыт создания RESTful веб-сервисов. - Опыт в MLOps в AWS Sagemaker, Kubeflow, MLFlow или подобных. - Знакомство с структурами данных и алгоритмами. - Отличные навыки работы с Python. - Доказанный исследовательский и практический опыт в разработке алгоритмов для обработки изображений, анализа видео/изображений на основе контента, обнаружения объектов, сегментации и отслеживания. - Владение Go желательно. - Знание создания производственных систем с использованием Gen AI будет преимуществом. - Опыт построения и обучения LSTM и трансформационных моделей. Навыки, которые помогут вам преуспеть: - Солидный опыт программирования: Быстрое создание прототипов потребует от вас солидных навыков программирования. Это поможет вам сосредоточиться на решении проблем, а не на упорстве с нюансами кодирования. - Мышление от первых принципов: Хотя мы учимся и черпаем вдохновение из работы в открытом сообществе, вам нужно будет понять и убедить/научить команду методологии, которую вы преследуете. - Работа в небольшой гибкой команде самостоятельных исполнителей и быть уверенным в решении проблем на практике. По своей открытой природе задачи требуют быстрых итераций. - Знание ML-алгоритмов в области CV и NLP. Способность понимать преимущества и недостатки различных алгоритмов и быстрое создание прототипов высоко ценится. - Подход всегда учиться. Область проблем быстро развивается, вы захотите быть в курсе развития области, над которой вы работаете. - Хорошие навыки письменной и устной коммуникации. Вам нужно будет четко выражать свои мысли и добиваться поддержки своего подхода.