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