Junior Machine Learning Engineer

Віддалена позиція: Молодший інженер машинного навчання (1 рік досвіду - жителі США/Канади)

Приєднуйтеся до нашого яскравого майбутнього! Ми формуємо пул талантів для майбутніх можливостей. Ваші навички та досвід будуть оцінені відповідно до наших поточних та майбутніх вимог. Якщо буде відповідність, ми зв'яжемося з вами. Зверніть увагу, що немає гарантії негайного працевлаштування, і ми розглядаємо лише заявки від жителів США/Канади.

Тип найму: Повний робочий день

Базова заробітна плата: $55K-$76K на рік.

В якості молодшого інженера машинного навчання в Team Remotely, ви братимете участь у динамічних проектах, вдосконалите свої навички та сприятимете генерації та реалізації рішень з машинного навчання. Ця роль ідеально підходить для тих, хто захоплений початком своєї кар'єри в області машинного навчання у сприятливому та командоорієнтованому середовищі.

Основні обов'язки

• Співпраця з старшими інженерами та науковцями з даних для розуміння вимог проєкту та розробки моделей та алгоритмів машинного навчання.
• Допомога у зборі, передобробці та аналізі даних для виявлення шаблонів та інсайтів.
• Реалізація та вдосконалення моделей, алгоритмів та конвеєрів машинного навчання.
• Участь в оцінюванні моделей, валідації та оптимізації продуктивності.
• Сприяння розвитку та вдосконаленню інфраструктури та фреймворків машинного навчання.
• Бути в курсі останніх досягнень у сфері машинного навчання і активно брати участь у сесій обміну знаннями в команді.
• Співпраця з кросфункціональними командами для розгортання рішень з машинного навчання у виробничих системах.
• Документування технічних методологій, процесів та результатів комплексно.

Необхідні Кваліфікації

• Ступінь бакалавра або магістра в галузі комп'ютерних наук, науки про дані, машинного навчання або суміжній галузі.
• Сильне розуміння принципів, алгоритмів та статистичних методів машинного навчання.
• Володіння мовами програмування такими як Python, Java або C++.
• Досвід роботи з фреймворками та бібліотеками машинного навчання такими як TensorFlow, PyTorch або scikit-learn.
• Навички в передобробці даних, інженерії ознак та методах оцінювання моделей.
• Знання архітектур та технік глибокого навчання є плюсом.
• Досвід роботи з інструментами обробки великих даних (наприклад, Hadoop, Spark) є перевагою.
• Відмінні навички розв'язання проблем та здатність одночасно керувати кількома проектами.
• Сильні навички спілкування та співпраці.
• Самомотивованість з великим інтересом до постійного навчання та зростання у сфері машинного навчання.

Якщо ви захоплені розвитком своєї кар'єри в області машинного навчання та відповідаєте наведеним вище кваліфікаціям, ми