AI/ML Engineer

Опис Компанії

Ikigai Labs революціонізує спосіб, в який бізнеси використовують штучний інтелект для табличних даних завдяки нашій передовій генеративній AI платформі. Ми надаємо користувачам можливість безшовно інтегрувати різнотипні набори даних, використовувати рішення no-code AI/ML та легко створювати комплексні AI додатки. Наша платформа, заснована на трьох власних технологіях—aiMatch (узгодження даних), aiCast (прогнозна аналітика) та aiPlan (планування сценаріїв та оптимізація), кардинально змінює управління даними та впровадження AI рішень, натхненних багаторічними дослідженнями в MIT.

Поєднуючи експертизу в галузі підприємництва з передовими дослідженнями в галузі штучного інтелекту, Ikigai Labs пропонує інноваційні рішення для завдань інженерії даних та моделювання, що приносять користь як бізнес-користувачам, так і вченим даних. Наша платформа відзначається гармонізацією, прогнозуванням, динамічним навчанням і плануванням з табличними та часовими серійними даними. Це наш Ikigai—наша мета у сфері штучного інтелекту.

Приєднуйтесь до нашої команди як інженер AI/ML, де ви будете сприяти оптимізації та впровадженню високопродуктивних, масштабованих рішень машинного навчання. Ми шукаємо ентузіастичних інженерів, які захоплені спільним вирішенням проблем і мають сильні основи розробки програмного забезпечення.

• Оптимізація та Впровадження ML: Розробка та впровадження моделей машинного навчання для забезпечення найвищої продуктивності та масштабованості.
• Розробка Інструментів Продуктивності: Підвищення можливостей платформи ML завдяки інструментам та сервісам з використанням таких технологій, як Kubernetes, Helm та EKS.
• Архітектура Моделей: Використання архітектур глибинного навчання (CNN, RNN тощо) для вирішення складних проблем.
• Адаптація Досліджень: Постійне оновлення знань про останню літературу з машинного та глибинного навчання та впровадження відкриттів у практичні додатки.
• Спільна Розробка: Робота з міжфункціональними командами для інтеграції AI/ML рішень, що створюють бізнес-цінність.
• Обробка Даних: Управління великими наборами даних та створення конвеєрів машинного навчання для їх обробки та навчання.
• Процеси ETL/ELT: Розробка та впровадження масштабованих робочих процесів інтеграції даних.
• Платформа Прогнозного Моделювання: Створення платформи прогнозного моделювання за запитом з використанням gRPC.
• Хмара та Контейнеризація: Використання Kubernetes для управління Docker контейнерами та різними хмарними сервісами (AWS, Azure) для хмарно-нативних рішень.
• Управління Зацікавленими Сторонами: Періодична підтримка нашої команди успіху клієнтів.

• Мови: Python3, C++, Rust, SQL
• Фреймворки: PyTorch, TensorFlow, Docker