Empleo
Del feed del socio
Ingeniero sénior de aprendizaje automático
Precio a consultar
Detalles
- Tipo de empleo
- Jornada completa
- Remoto
- No
- Empresa
- Yubo
Descripción
Traducido automáticamente de English. El texto original es el oficial. Traducción automática — se está preparando una más precisa.
Quienes somos
Yubo es la aplicación Social Discovery para hacer nuevos amigos y pasar el rato en línea. Al eliminar los Me gusta y los seguidores, permitimos a nuestros usuarios crear conexiones genuinas y mostrarse como ellos mismos.
Hemos sido pioneros en una nueva forma para que la Generación Z socialice en línea y, con millones de usuarios activos, nuestro objetivo es redefinir la forma en que nos conectamos hoy y mañana.
Nuestro equipo es internacional, multicultural y profundamente comprometido con su misión. Como plataforma líder para socializar en línea, tenemos la responsabilidad especial de construir un espacio digital seguro para nuestra comunidad. La seguridad está integrada en nuestro ADN y nuestro enfoque proactivo se centra en la protección, el apoyo y la educación del usuario.
¡Únase a nosotros en este emocionante viaje y ayúdenos a dar forma al futuro de las interacciones sociales!
Acerca de este rol
A medida que Yubo continúa escalando, el aprendizaje automático se está convirtiendo en una capa de producción central, que impulsa sistemas críticos en materia de seguridad, recomendaciones y optimización de productos.
Lo que hace que este rol sea único es tanto la escala y diversidad de nuestros datos como el nivel de madurez que pretendemos alcanzar.
Procesamos volúmenes masivos de imágenes, texto e interacciones de usuarios en tiempo real, en millones de usuarios en todo el mundo, creando una amplia gama de desafíos de aprendizaje automático de alto impacto, que incluyen:
• Moderación de contenido (imagen, texto, comportamiento)
• Sistemas de recomendación y optimización de la participación del usuario.
• Detección de comportamiento y modelos de confianza y seguridad.
• Casos de uso emergentes, como precios dinámicos y optimización del crecimiento.
Al mismo tiempo, nuestra pila de ML actual todavía está evolucionando.
Los modelos heredados no están completamente integrados en los canales, la gestión del ciclo de vida sigue siendo inconsistente y nuestro enfoque a veces puede parecerse a "desarrollar, implementar y olvidar".
A medida que el uso de ML se expande en toda la empresa, esto crea una complejidad y dependencia cada vez mayores de sistemas confiables y bien estructurados.
Todavía hay una enorme cantidad de potencial sin explotar, con muchos casos de uso de ML aún por diseñar, probar y escalar, pero desbloquearlo requiere construir un modelo operativo de ML más robusto y escalable.
Por lo tanto, estamos buscando un ingeniero senior de ML para unirse a nuestro equipo de ingeniería de plataformas, reportando directamente a Mikael (jefe de ingeniería de plataformas).
Desempeñará un papel clave en la implementación de iniciativas de aprendizaje automático en toda la empresa, ayudando a convertir ideas prometedoras en sistemas de producción confiables. Trabajará en todo, desde el desarrollo y la experimentación de modelos hasta la implementación, el monitoreo y la mejora continua, mientras contribuye a la evolución de nuestra plataforma ML y nuestras prácticas de ingeniería.
Tus responsabilidades
Sistemas y entrega de aprendizaje automático
• Ofrecer casos de uso de ML de extremo a extremo (sistemas de recomendación, algoritmos de seguridad, modelos de moderación, etc.).
• Diseñar, entrenar, evaluar e implementar modelos de ML cuando corresponda.
• Equilibre la velocidad de entrega con robustez y confiabilidad.
Ciclo de vida y confiabilidad del aprendizaje automático
• Impulsar mejoras en todo el ciclo de vida del ML (capacitación, implementación, monitoreo, iteración).
• Establecer KPI y estándares de seguimiento para realizar un seguimiento del rendimiento del modelo a lo largo del tiempo.
• Garantizar la alineación continua con los objetivos de producto y seguridad.
• Ayudar a mejorar la confiabilidad y observabilidad de los sistemas de ML de producción.
Plataforma y estandarización
• Contribuir a la evolución de nuestra plataforma ML a través de herramientas, flujos de trabajo y componentes reutilizables.
• Ayudar a establecer y promover prácticas de ingeniería de ML escalables en todos los equipos.
• Contribuir a mejorar las capacidades de ML de autoservicio cuando sea relevante.
Casos de uso heredados y avanzados
• Tomar posesión de los modelos heredados y realinearlos con las necesidades comerciales actuales.
• Mejorarlos, reentrenarlos e integrarlos en ductos modernos.
• Contribuir a las mejores prácticas en torno al uso de LLM en moderación, recomendación y otros dominios de productos.
• Explorar e implementar enfoques avanzados de ML cuando sea relevante.
Colaboración multifuncional
• Asóciese con equipos de ingeniería de datos, MLOps, plataforma backend y productos.
• Actuar como puente entre el aprendizaje automático, la plataforma y las partes interesadas del negocio.
• Proporcionar liderazgo técnico en iniciativas de ML y ayudar a mejorar las prácticas de ingeniería en todos los equipos.
• Compartir conocimientos y ayudar a aumentar la madurez general de ML de la organización.
Nuestro entorno técnico/alcance de ML
• Marcos de aprendizaje automático: PyTorch
• Idiomas: Python (pila de datos)
• Temas centrales: redes neuronales, LLM, muestreo de datos.
• Casos de uso: sistemas de recomendación, algoritmos de seguridad, moderación
• Ecosistema: Ingeniería de datos, canalizaciones MLOps, plataforma backend
quien eres
• Tiene más de 5 años de experiencia en ML/Datos, incluido el trabajo en conjuntos de datos a gran escala (conjuntos de datos de cientos de gigabytes).
• Tiene una gran experiencia en marcos de aprendizaje automático modernos (TensorFlow, PyTorch o JAX).
• Tienes un alto nivel de dominio de Python (ecosistema de datos).
• Tiene un sólido conocimiento de redes neuronales y experiencia práctica con sistemas basados en LLM.
• Entiende los sistemas de aprendizaje automático de un extremo a otro (datos → capacitación → implementación → monitoreo).
• Tiene una sólida experiencia en sistemas de aprendizaje automático de producción, no solo en investigación.
• Demuestra un fuerte sentido del producto y puede alinear los modelos con las necesidades del negocio.
• Eres pragmático y estás impulsado por el impacto, y equilibras la experimentación con la entrega.
• Eres capaz de explicar temas complejos de ML con claridad (pedagogía sólida).
• Opera bien bajo ambigüedad y puede estructurar problemas complejos.
• Puede impulsar decisiones técnicas e influir en las partes interesadas a través de su experiencia y colaboración.
En tus primeros 6 meses, podrás
• Ofrecer un caso de uso de ML de extremo a extremo para validar el impacto y la ejecución.
• Auditar y mejorar la gestión del ciclo de vida de los modelos ML existentes.
• Refactorizar y volver a entrenar al menos un modelo de seguridad heredado.
• Cree componentes de aprendizaje automático reutilizables que mejoren la eficiencia del desarrollo en todos los equipos.
• Mejorar el seguimiento y la observabilidad de los sistemas de ML de producción.
• Contribuir a la evolución de nuestra plataforma ML y prácticas de ingeniería.…
Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/yubo/senior-ml-engineer-paris-101523)
Yubo es la aplicación Social Discovery para hacer nuevos amigos y pasar el rato en línea. Al eliminar los Me gusta y los seguidores, permitimos a nuestros usuarios crear conexiones genuinas y mostrarse como ellos mismos.
Hemos sido pioneros en una nueva forma para que la Generación Z socialice en línea y, con millones de usuarios activos, nuestro objetivo es redefinir la forma en que nos conectamos hoy y mañana.
Nuestro equipo es internacional, multicultural y profundamente comprometido con su misión. Como plataforma líder para socializar en línea, tenemos la responsabilidad especial de construir un espacio digital seguro para nuestra comunidad. La seguridad está integrada en nuestro ADN y nuestro enfoque proactivo se centra en la protección, el apoyo y la educación del usuario.
¡Únase a nosotros en este emocionante viaje y ayúdenos a dar forma al futuro de las interacciones sociales!
Acerca de este rol
A medida que Yubo continúa escalando, el aprendizaje automático se está convirtiendo en una capa de producción central, que impulsa sistemas críticos en materia de seguridad, recomendaciones y optimización de productos.
Lo que hace que este rol sea único es tanto la escala y diversidad de nuestros datos como el nivel de madurez que pretendemos alcanzar.
Procesamos volúmenes masivos de imágenes, texto e interacciones de usuarios en tiempo real, en millones de usuarios en todo el mundo, creando una amplia gama de desafíos de aprendizaje automático de alto impacto, que incluyen:
• Moderación de contenido (imagen, texto, comportamiento)
• Sistemas de recomendación y optimización de la participación del usuario.
• Detección de comportamiento y modelos de confianza y seguridad.
• Casos de uso emergentes, como precios dinámicos y optimización del crecimiento.
Al mismo tiempo, nuestra pila de ML actual todavía está evolucionando.
Los modelos heredados no están completamente integrados en los canales, la gestión del ciclo de vida sigue siendo inconsistente y nuestro enfoque a veces puede parecerse a "desarrollar, implementar y olvidar".
A medida que el uso de ML se expande en toda la empresa, esto crea una complejidad y dependencia cada vez mayores de sistemas confiables y bien estructurados.
Todavía hay una enorme cantidad de potencial sin explotar, con muchos casos de uso de ML aún por diseñar, probar y escalar, pero desbloquearlo requiere construir un modelo operativo de ML más robusto y escalable.
Por lo tanto, estamos buscando un ingeniero senior de ML para unirse a nuestro equipo de ingeniería de plataformas, reportando directamente a Mikael (jefe de ingeniería de plataformas).
Desempeñará un papel clave en la implementación de iniciativas de aprendizaje automático en toda la empresa, ayudando a convertir ideas prometedoras en sistemas de producción confiables. Trabajará en todo, desde el desarrollo y la experimentación de modelos hasta la implementación, el monitoreo y la mejora continua, mientras contribuye a la evolución de nuestra plataforma ML y nuestras prácticas de ingeniería.
Tus responsabilidades
Sistemas y entrega de aprendizaje automático
• Ofrecer casos de uso de ML de extremo a extremo (sistemas de recomendación, algoritmos de seguridad, modelos de moderación, etc.).
• Diseñar, entrenar, evaluar e implementar modelos de ML cuando corresponda.
• Equilibre la velocidad de entrega con robustez y confiabilidad.
Ciclo de vida y confiabilidad del aprendizaje automático
• Impulsar mejoras en todo el ciclo de vida del ML (capacitación, implementación, monitoreo, iteración).
• Establecer KPI y estándares de seguimiento para realizar un seguimiento del rendimiento del modelo a lo largo del tiempo.
• Garantizar la alineación continua con los objetivos de producto y seguridad.
• Ayudar a mejorar la confiabilidad y observabilidad de los sistemas de ML de producción.
Plataforma y estandarización
• Contribuir a la evolución de nuestra plataforma ML a través de herramientas, flujos de trabajo y componentes reutilizables.
• Ayudar a establecer y promover prácticas de ingeniería de ML escalables en todos los equipos.
• Contribuir a mejorar las capacidades de ML de autoservicio cuando sea relevante.
Casos de uso heredados y avanzados
• Tomar posesión de los modelos heredados y realinearlos con las necesidades comerciales actuales.
• Mejorarlos, reentrenarlos e integrarlos en ductos modernos.
• Contribuir a las mejores prácticas en torno al uso de LLM en moderación, recomendación y otros dominios de productos.
• Explorar e implementar enfoques avanzados de ML cuando sea relevante.
Colaboración multifuncional
• Asóciese con equipos de ingeniería de datos, MLOps, plataforma backend y productos.
• Actuar como puente entre el aprendizaje automático, la plataforma y las partes interesadas del negocio.
• Proporcionar liderazgo técnico en iniciativas de ML y ayudar a mejorar las prácticas de ingeniería en todos los equipos.
• Compartir conocimientos y ayudar a aumentar la madurez general de ML de la organización.
Nuestro entorno técnico/alcance de ML
• Marcos de aprendizaje automático: PyTorch
• Idiomas: Python (pila de datos)
• Temas centrales: redes neuronales, LLM, muestreo de datos.
• Casos de uso: sistemas de recomendación, algoritmos de seguridad, moderación
• Ecosistema: Ingeniería de datos, canalizaciones MLOps, plataforma backend
quien eres
• Tiene más de 5 años de experiencia en ML/Datos, incluido el trabajo en conjuntos de datos a gran escala (conjuntos de datos de cientos de gigabytes).
• Tiene una gran experiencia en marcos de aprendizaje automático modernos (TensorFlow, PyTorch o JAX).
• Tienes un alto nivel de dominio de Python (ecosistema de datos).
• Tiene un sólido conocimiento de redes neuronales y experiencia práctica con sistemas basados en LLM.
• Entiende los sistemas de aprendizaje automático de un extremo a otro (datos → capacitación → implementación → monitoreo).
• Tiene una sólida experiencia en sistemas de aprendizaje automático de producción, no solo en investigación.
• Demuestra un fuerte sentido del producto y puede alinear los modelos con las necesidades del negocio.
• Eres pragmático y estás impulsado por el impacto, y equilibras la experimentación con la entrega.
• Eres capaz de explicar temas complejos de ML con claridad (pedagogía sólida).
• Opera bien bajo ambigüedad y puede estructurar problemas complejos.
• Puede impulsar decisiones técnicas e influir en las partes interesadas a través de su experiencia y colaboración.
En tus primeros 6 meses, podrás
• Ofrecer un caso de uso de ML de extremo a extremo para validar el impacto y la ejecución.
• Auditar y mejorar la gestión del ciclo de vida de los modelos ML existentes.
• Refactorizar y volver a entrenar al menos un modelo de seguridad heredado.
• Cree componentes de aprendizaje automático reutilizables que mejoren la eficiencia del desarrollo en todos los equipos.
• Mejorar el seguimiento y la observabilidad de los sistemas de ML de producción.
• Contribuir a la evolución de nuestra plataforma ML y prácticas de ingeniería.…
Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/yubo/senior-ml-engineer-paris-101523)
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Fuente: Yubo
Ubicación
París, Francia
Publicación proporcionada por Yubo.
