Machine Learning Engineer

Ви захоплюєтеся машинним навчанням і хочете зробити значний внесок? Приєднуйтесь до нашої команди в Augment Jobs на посаді інженера з машинного навчання і допоможіть нам розробляти передові рішення для вирішення складних бізнес-завдань.

• Розробка алгоритмів: Проектування, розробка та впровадження алгоритмів і моделей машинного навчання. Співпраця з міжфункціональними командами для розуміння вимог, визначення цілей та надання рішень.
• Збір та підготовка даних: Збір, очищення та підготовка великих обсягів даних. Проведення розвідувального аналізу даних (EDA) для виявлення закономірностей, трендів та аномалій.
• Інжиніринг ознак: Виділення та інжиніринг релевантних ознак для підвищення продуктивності моделей та точності прогнозування.
• Навчання та оцінка моделей: Навчання, валідація та оптимізація моделей машинного навчання. Використання метрик оцінки та ітеративна доопрацювання моделей для підвищення точності.
• Впровадження моделей: Впровадження моделей машинного навчання у виробництво з інтеграцією до існуючих систем. Моніторинг продуктивності та здійснення необхідних оновлень.
• Масштабованість та ефективність: Розробка масштабованих та ефективних рішень для обробки та аналізу великих даних.
• Співпраця та комунікація: Робота з науковцями з даних, програмістами та зацікавленими сторонами. Ефективне пояснення технічних концепцій нетехнічним аудиторіям.
• Дослідження та інновації: Слідкування за останніми досягненнями в сфері машинного навчання. Експериментування з новими методами та проведення досліджень для пошуку нових рішень.

• Освіта: Ступінь бакалавра або вищий у галузі комп'ютерних наук, інженерії, математики, статистики чи суміжних областях. Перевага надається кандидатам зі ступенем вищої освітньої кваліфікації.
• Досвід: 3-5 років досвіду роботи в області інженерії машинного навчання або науки про дані з підтвердженим досвідом впровадження рішень.
• Навички програмування: Високий рівень володіння Python, R або Julia. Досвід роботи з бібліотеками та фреймворками, такими як TensorFlow, PyTorch, scikit-learn або Keras.
• Навички роботи з даними: Сильні навички маніпуляції та аналізу даних. Знання SQL, NoSQL та технологій обробки великих даних, таких як Hadoop та Spark, є плюсом.
• Методи машинного навчання: Глибоке розуміння алгоритмів, включаючи навчання з учителем, без вчителя, глибоке навчання та навчання з підкріпленням.
• Інженерія програмного забезпечення: Знання принципів інженерії програмного забезпечення, включаючи контроль версій та методології Agile.
• Навички вирішення проблем: Сильні аналітичні навички з можливістю розробки та впровадження ефективних стратегій для вирішення складних проблем.
• Навички комунікації: