Staff Machine Learning Engineer, Fakespot

Місцезнаходження: Щоб дізнатися про діапазон оплати для цієї позиції, будь ласка, виберіть ваше місцезнаходження з меню "Apply Now".

Дізнатися більше: Натисніть тут, щоб зрозуміти нашу систему діапазонів оплати

Корпорація Mozilla, за підтримки Mozilla Foundation, формує інтернет протягом понад 25 років. Наші новаторські бренди, включаючи браузер Firefox, орієнтований на конфіденційність, і сервіс Pocket, щомісяця використовують понад 225 мільйонів людей у світі. Ми прагнемо створити інтернет для людей, акцентуючи на штучному інтелекті, соціальних мережах та безпеці, залишаючись вірними нашій місії - покращувати інтернет для всіх.

У Mozilla ми не підпорядковані акціонерам, завдяки нашій неприбутковій підтримці. Наша глобальна команда, у співпраці з тисячами волонтерів, розробляє та поширює програмне забезпечення з відкритим кодом, яке дає користувачам можливість насолоджуватися кращим інтернетом.

Fakespot, тепер частина Mozilla, має місію повернути довіру та прозорість в електронну комерцію. Використовуючи машинне навчання та передові технології, ми виявляємо фейкові відгуки та продавців, допомагаючи споживачам приймати обґрунтовані рішення щодо покупок. Приєднуйтесь до нас, щоб зробити свій внесок у довірчий ШІ та більш надійний інтернет для мільйонів користувачів Firefox та Fakespot.

Основні обов’язки:

• Застосування статистичних та методів машинного навчання для аналізу неструктурованих текстових даних.
• Розробка та налаштування моделей для розпізнавання сутностей, класифікації та генерації тексту.
• Адаптація попередньо навчених мовних моделей (наприклад, GPT, LLAMA) для конкретних випадків використання.
• Оптимізація моделей для масштабованості, затримки та ефективності використання ресурсів.
• Моніторинг та вдосконалення розгорнутих моделей для продуктивності, проведення необхідного налагодження.
• Співпраця з міждисциплінарними командами для розробки високоякісних функцій та рішень.
• Стеження за новинками в дослідженнях NLP та найкращими практиками.
• Самостійна робота та керівництво менш досвідченими членами команди.

Основні кваліфікації:

• Ступінь бакалавра в галузі статистики, інформатики або суміжної області, або еквівалентний практичний досвід.
• Мінімум 6 років досвіду роботи в кількісних ролях, таких як інженер машинного навчання або дата-сайентист.
• Володіння методами обробки природної мови (NLP).
• Експертне володіння SQL та однією з мов програмування (наприклад, Python).
• Досвід з повним життєвим циклом моделей машинного навчання, від розробки до розгортання та моніторингу.
• Відмінні навички роботи в команді, високий рівень співпраці та повага до різних точок зору.
• Здатність самостійно працювати та допомагати менш