Senior Machine Learning Engineer - Editing AI (Remote across ANZ)

Описание компании

Добро пожаловать в Canva, где Ваши амбиции воспламеняются, Ваши навыки развиваются, а Ваше творчество расцветает. Мы не только переопределяем мир дизайна; мы переопределяем способ нашего совместного труда.

Описание работы

Присоединяйтесь к нашей динамичной команде в качестве старшего инженера машинного обучения в нашем отделе редактирования AI и внесите свой вклад в наш революционный продукт. В Canva изменения - это единственная константа, а инновации процветают на нашей платформе. Готовы ли вы двигать будущее машинного обучения в одной из самых быстрорастущих технологических компаний? Продолжайте читать, чтобы узнать, подходите ли вы нашей команде.

Гибкость работы

Ваша работа может быть такой же гибкой, как и Ваш образ жизни. С нашим штаб-квартирой в Сиднее и кампусами по всему Мельбурну, Брисбену, Перту и Аделаиде, Вы можете выбрать, работать удаленно, из офиса или совмещать оба эти варианта в зависимости от Вашего удобства.

О команде

Вы присоединитесь к видящей вперед команде, которая в настоящее время разрабатывает новый набор функций в визуальном рабочем пространстве Canva. Наша миссия? Упростить сложные процессы и усовершенствовать существующие функции, оказывая значительное влияние на рынок и рост Canva.

Наша специализация в инженерии машинного обучения направлена на персонализацию пользовательского опыта в Canva, запуская передовые инициативы машинного обучения в масштабах. От сложного моделирования пользователей, влияющего на решения о продукте, до автоматизации задач дизайна с помощью ML, наши усилия позволяют пользователям без труда навигировать по более чем 100 млн активов.

Обязанности роли

Будучи старшим инженером машинного обучения, Ваши ежедневные задачи будут варьироваться от выдвижения гипотез новых данных до инженерии моделей машинного обучения и выполнения статистического анализа:

• Разрабатывать и внедрять модели и функции ML, управляя полным жизненным циклом инициатив ML от анализа данных до внедрения продукта.
• Проводить как оффлайн, так и онлайн эксперименты для проверки гипотез.
• Сотрудничать с гибкой командой, состоящей из специалистов по данным, ин