Junior Machine Learning Engineer

Job expired!

Назва посади: Молодший інженер з машинного навчання

Компанія: HireMeFast LLC

ЗАСТЕРЕЖЕННЯ: Це оголошення про роботу призначене для активного збору кандидатів, які стануть частиною нашого пулу талантів. Ваші кваліфікації будуть оцінені на предмет відповідності як поточним, так і майбутнім вакансіям. Якщо ваша заявка відповідатиме ролі, що відповідає вашим навичкам та досвіду, і з'явиться можливість, наша команда з найму зв’яжеться з вами негайно. Зверніть увагу, що це не гарантує негайного працевлаштування або зв'язку. Крім того, ми розглядаємо заявки лише від осіб, які на момент подання проживають у США чи Канаді.

Зарплата:

$62,000 - $72,000 на рік

Необхідний досвід:

Мінімум 1 рік досвіду роботи над проектами

Короткий опис роботи:

Як молодший інженер з машинного навчання, ви матимете можливість працювати над захоплюючими проєктами, розвивати свої навички та робити внесок у розробку і впровадження рішень з машинного навчання. Це відмінна можливість для початківців кар'єри у галузі машинного навчання отримати цінний досвід у співпрацюючому та підтримуючому середовищі.

Обов'язки:

Співпраця зі старшими інженерами та дата-сайентистами для розуміння вимог проекту та розробки моделей і алгоритмів машинного навчання.
Допомога у зборі, попередній обробці та аналізі даних для виявлення шаблонів та інсайтів.
Впровадження та оптимізація моделей, алгоритмів і конвеєрів машинного навчання.
Участь у оцінюванні, валідації та налаштуванні продуктивності моделей.
Внесок у розвиток та поліпшення існуючої інфраструктури та фреймворків машинного навчання.
Слідкування за новітніми досягненнями в галузі машинного навчання та активна участь у діяльності з обміну знаннями в команді.
Співпраця з міжфункціональними командами для інтеграції рішень машинного навчання у виробничі системи.
Ефективна документація технічних процесів, методологій та результатів.

Кваліфікації:

Ступінь бакалавра або магістра з комп'ютерних наук, дата-сайєнсу, машинного навчання або суміжної галузі.
Солідне розуміння основ машинного навчання, алгоритмів та статистичних концепцій.
Володіння мовами програмування, такими як Python, Java або C++.
Знання фреймворків та бібліотек машинного навчання, таких як TensorFlow, PyTorch або scikit-learn.
Досвід попередньої обробки даних, інженерії характеристик та методів оцінки моделей.
Знання архітектур та технік глибокого навчання є плюсом.
Знайомство з інструментами обробки великих даних (наприклад, Hadoop, Spark) є перевагою.
Сильні навички вирішення проблем та здатність працювати над кількома проектами одночасно.
Відмінні комунікативні та співп