Senior Machine Learning Expert - CONTRACT -116178

Присоединяйтесь к нашей команде в качестве старшего эксперта по машинному обучению

Обзор компании

GFT Technologies – с гордостью признана отличным местом работы в 2023 году! Расположенная в Нью-Йорке, штат Нью-Йорк, США, компания GFT Technologies находится в авангарде банковской индустрии, и мы ищем опытного Старшего эксперта по машинному обучению для присоединения к нашей динамичной глобальной команде.

Детали работы

Местоположение: Удаленная работа (необходима доступность в часовом поясе EST)
Тип работы: Контракт (сроком на один год)
Ставка за день контракта: $900.00

Описание роли

Будучи старшим экспертом по машинному обучению в GFT, вы будете сотрудничать с профессионалами высшего класса, включая исследователей и специалистов по данным, для разработки и внедрения передовых моделей машинного обучения. Эта роль включает работу над значимыми проектами, которые влияют на ключевые бизнес-результаты, предоставляя захватывающую возможность внести значительный вклад в наши операции и инновации.

Обязанности

• Разработка и настройка сложных моделей машинного обучения совместно с исследователями и специалистами по данным.
• Реализация и оптимизация архитектур нейронных сетей, сосредоточение на моделях на базе трансформеров.
• Проведение тщательных экспериментов для оценки производительности и обобщающей способности моделей.
• Исследование и интеграция новых техник для улучшения способностей существующих моделей.
• Обработка и управление наборами данных большого масштаба, обеспечивая качество для обучения и оценки моделей.
• Сотрудничество с межфункциональными командами для перевода технических инсайтов в действенные бизнес-результаты.
• Развертывание и мониторинг производительности моделей ML в производстве, обеспечивая непрерывное улучшение.

Требования

• Более 12 лет опыта работы в области машинного обучения, глубокого обучения и обработки естественного языка.
• Экспертные знания в области науки о данных, генеративного ИИ и инженерии.
• Знание Python и фреймворков машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch и библиотек трансформеров.
• Опыт работы