Machine Learning Engineer - AI/ML

Job expired!

Про AI/ML команду

Команда AI/Machine Learning у Eightfold.ai знаходиться на передовій у розробці передових моделей машинного навчання, призначених для масштабних випадків використання. Наша місія полягає в тому, щоб просувати межі прикладного машинного навчання та сучасних технік генеративного AI, використовуючи різноманітний та складний набір даних. Приєднуйтесь до нас, розробляючи трансформативні технології, які змінюють індустрію HR технологій вартістю $400 мільярдів.

Що ви будете робити

Як інженер з машинного навчання, ви будете:

Володіти, будувати, тренувати та запускати в продакшн передові моделі ML у всіх продуктах Eightfold, від початку до кінця.
Створювати інноваційні алгоритми для додатків машинного навчання та AI.
Аналізувати складні та різноманітні набори даних, щоб виявити корисні висновки та оптимізувати результати розгортання.
Розробляти AI-системи для обробки природної мови (NLP).
Впроваджувати найкращі практики для створення продуктів з підтримкою AI.
Використовувати Python для веб-скрейпінгу та розробки баз даних.
Оптимізувати моделі ML за ефективністю, продуктивністю, вартістю, масштабованістю та точністю.
Використовувати сучасні техніки, такі як AutoML і Transfer Learning.
Розробляти інструменти та процеси, використовуючи BERT.

Що ви приносите

Для успіху в цій ролі вам потрібні:

Міцна основа в машинному навчанні (ML), глибокому навчанні та NLP.
Сильне розуміння теорій і принципів машинного навчання.
Здатність до співпраці між різними функціями та ефективна взаємодія з командою.
Знайомство з Generative AI та великими мовними моделями (LLMs), такими як BERT, GPT-3, T-5 тощо.
Експертиза в основах комп'ютерних наук і мовах програмування для ML (Python, C, C++, Java, JavaScript, R, Scala).
Розуміння систем даних та ML, включаючи REST API, мікросервіси, системи інгестації та обробки даних, і розподілені системи.
Пристрасть до створення високоякісних моделей.

Додаткові бажані кваліфікації

До додаткових переваг належать:

Ступінь BS/MS/PhD в комп'ютерних науках або інженерії.
Релевантний досвід роботи з алгоритмами ML/AI, інструментами, глибоким навчанням або NLP.
Досвід роботи з науковими бібліотеками Python (numba, pandas) та інструментами/фреймворками ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
Досвід впровадження виробничих систем ML та роботи з великими наборами даних.
Практичний досвід роботи з рішеннями NLP.
Знайомство з Spark, MLLib, Databricks MLFlow, Apache Airflow та пов'язаними технологіями.
Вміння аналізувати великі набори даних за допомогою Hadoop, Spark або подібних технологій.
Дов