Інженер-програміст, машинне навчання

Хто Вас приєднається: Ми шукаємо Інженера Штапу Машинного навчання для приєднання до нашої Команди Дата-сайтістів, команди, що працює над підвищенням рівня інтелекту та швидкості реагування нашої продуктової екосистеми, щоб задовольнити унікальні потреби наших клієнтів. Ви будете звітувати безпосередньо до VP з Дата-сайнсу та підтримувати різні команди у межах Команди Дата-сайнсу, складеної з інженерів з різними фонами у галузі машинного навчання та інтелектуального аналізу. Як Ви вплинете: Працюючи з декількома командами в Дата-сайнсу, ви будете використовувати свою експертизу з машинного навчання для допомоги та розвитку різних проектів, а також тісно співпрацювати з членами наших команд Продукту та Бізнес-інтеллігентності в завданнях, як особисте використання, рекомендації, енергоефективність, домашня охорона та розробка чистішої енергорешітки. Ви будете безпосередньо сприяти встановленню нашої інфраструктури машинного навчання, швидко її ітеруючи, проводячи та масштабуючи тести з наборами даних, які містять сотні мільярдів точок даних, та швидко запускаючи продукти як у хмарі, так і на грані. Як інженер штабу машинного навчання на ecobee, ви будете: - Керувати розробкою передових алгоритмів машинного навчання для персоналізації подорожі клієнта по різних точках дотику, включаючи платну рекламу, SEO контент, веб-сторінки та в-продуктові досвіди. - Тісно співпрацювати з технічними та нетехнічними зацікавленими сторонами, включаючи бізнес-партнерів, разом з інженерними та аналітичними командами. - Управляти повним циклом розробки машинного навчання від постановки проблеми, обробки даних, розробки моделі до виробництва, експериментування та обслуговування. - Проектувати та розгортати великомасштабні продукти машинного навчання на структурованому та неструктурованому контенті (телеметрія, аудіо, відео, поведінка користувача та вподобання), зосереджуючись на правильності, зручності використання, інтерпретованості, експериментуванні та обслуговуванні. - Оцінювати доцільність заходів за допомогою швидкого створення прототипів та вимог до показників продуктивності, якості, часу та вартості. - Використовувати свій досвід для підняття на кращі практики машинного навчання та викладання молодших інженерів у рамках Команди з Дата-сайнс. - Втілювати передові дослідницькі та галузеві знання в команду в областях обробки природної мови (NLP), комп'ютерного зору, машинного навчання, генеративного AI та суміжних областях. Що ви принесете за собою Ми встановили наступний список як рекомендацію для деяких навичок та зацікавлень, які повинна мати наша команда розробників. Однак, ми намагаємося побудувати нашу команду з учасників з різних освітніх та професійних фонів. Тому, якщо у вас є якась комбінація цього, ми хотіли б поговорити! - Вища ступінь (Магістр/PhD) в області статистики, математики, комп'ютерних наук або іншої кількісної галузі. - Широкий досвід застосування машинного навчання до декількох проектів, спрямованих на вирішення реальних проблем. - Значний досвід роботи з маніпуляціями даних, побудовою статистичних моделей та виробничими рішеннями машинного навчання за допомогою передових та великомасштабних технологій. - Досвід роботи з даними масштабом 1 ТБ або більше, застосування великих обробних рамок даних, таких як Spark та Google Cloud Dataflow. - Досвід роботи з інженерією програмного забезпечення та практиками DevOps та інфраструктурою розгортання ML-Ops. - Досвід оптимізації для обмежених ресурсами приладів на грані. - Доведені навички програмування на кількох мовах, таких як Python, C / C ++, та пов'язані з ними фреймворки та бібліотеки, використовувані в пакетах машинного навчання. - Підтверджена здатність керувати проектами міжфункціонального типу до успішних завершень, використовуючи сильні навички вирішення проблем та здатність пояснювати складні концепції як технічним, так і нетехнічним зацікавленим сторонам. - Підтверджена здатність розробляти та навчати продуктивні моделі машинного навчання, включаючи моделі трансформатора, підкріплююче навчання, нейронні мережі, навчання моделей в областях, таких як класифікатори, рекомендації, зор, та мова. - Експертиза з впровадження деталей великих архітектур нейромереж за допомогою таких фреймворків, як PyTorch, Tensorflow, Keras, JAX, і так далі. - Досвід роботи в середовищах, що використовують Scrum і Agile. - Знання про те, як маніпулювати даними для аналізу, включаючи запити даних, визначення метрик та переріз даних для оцінки гіпотез. Що відбудеться після того, як ви подасте заявку? Перегляд заявки: Її розгляне реальна людина з відділу пошуку кадрів. Зазвичай ми отримуємо понад 100+ заявок на деякі вакансії. Це може зайняти декілька днів, але кожен кандидат отримає статус своєї заявки. Інтерв'ю (3 раунди): - Раунд 1: 45-хвилинний телефонний дзвінок з представником відділу пошуку кадрів. - Раунд 2: 45-хвилинна віртуальна зустріч зі старшим менеджером з науки про дані. Це буде технічне співбесідування, організоване як сеанс питань та відповідей. - Раунд 3 поділений на дві частини: Частина 1: 1-годинна віртуальна зустріч з парою старших членів нашої команди з машинного навчання. Ви представите своє рішення по тематичному вивченню (наданому заздалегідь для підготовки) і відповістье на питання про вашу презентацію. Частина 2: 45-хвилинна віртуальна зустріч з нашим VP з науки про дані та менеджером продукту для сеансу питань та відповідей з машинного навчання в контексті продукту.