Praca
Z kanału partnera
Starszy inżynier ML
Cena na życzenie
Szczegóły
- Typ zatrudnienia
- Pełny etat
- Zdalnie
- Nie
- Firma
- Yubo
Opis
Automatyczne tłumaczenie z języka English. Oryginał jest wiążący. Tłumaczenie maszynowe — trwają prace nad dokładniejszą wersją.
Kim jesteśmy
Yubo to aplikacja Social Discovery, która umożliwia zawieranie nowych znajomości i spędzanie czasu online. Eliminując polubienia i obserwacje, umożliwiamy naszym użytkownikom tworzenie prawdziwych połączeń i pokazywanie się jako prawdziwe ja.
Jesteśmy pionierami nowego sposobu nawiązywania kontaktów towarzyskich w Internecie dla pokolenia Z, a dzięki milionom aktywnych użytkowników naszym celem jest ponowne zdefiniowanie sposobu, w jaki łączymy się dzisiaj i jutro.
Nasz zespół jest międzynarodowy, wielokulturowy i głęboko zaangażowany w swoją misję. Jako wiodąca platforma społecznościowa online, mamy szczególną odpowiedzialność za budowanie bezpiecznej przestrzeni cyfrowej dla naszej społeczności. Bezpieczeństwo jest wpisane w nasze DNA, a nasze proaktywne podejście skupia się na ochronie użytkowników, wsparciu i edukacji.
Dołącz do nas w tej ekscytującej podróży i pomóż nam kształtować przyszłość interakcji społecznych!
O tej roli
W miarę dalszego skalowania Yubo uczenie maszynowe staje się podstawową warstwą produkcyjną, obsługującą krytyczne systemy w zakresie bezpieczeństwa, rekomendacji i optymalizacji produktów.
Tym, co czyni tę rolę wyjątkową, jest zarówno skala i różnorodność naszych danych, jak i poziom dojrzałości, który zamierzamy osiągnąć.
Przetwarzamy ogromne ilości obrazów, tekstu i interakcji użytkowników w czasie rzeczywistym wśród milionów użytkowników na całym świecie, tworząc szeroką gamę istotnych wyzwań związanych z systemem uczenia maszynowego, w tym:
• Moderacja treści (obraz, tekst, zachowanie)
• Systemy rekomendacji i optymalizacja zaangażowania użytkowników
• Wykrywanie zachowań oraz modele zaufania i bezpieczeństwa
• Pojawiające się przypadki użycia, takie jak dynamiczna polityka cenowa i optymalizacja wzrostu
Jednocześnie nasz obecny stos ML wciąż ewoluuje.
Starsze modele nie są w pełni zintegrowane z potokami, zarządzanie cyklem życia pozostaje niespójne, a nasze podejście może czasami przypominać „opracuj, wdróż i zapomnij”.
W miarę rozszerzania się wykorzystania uczenia maszynowego w całej firmie powoduje to coraz większą złożoność i zależność od niezawodnych, dobrze zorganizowanych systemów.
Nadal istnieje ogromny niewykorzystany potencjał, a wiele przypadków użycia uczenia maszynowego nie zostało jeszcze zaprojektowanych, przetestowanych i skalowanych, ale odblokowanie go wymaga zbudowania solidniejszego i skalowalnego modelu operacyjnego uczenia maszynowego.
Dlatego poszukujemy starszego inżyniera ML, który dołączy do naszego zespołu inżynierów platform i będzie podlegał bezpośrednio Mikaelowi (szefowi inżynierii platform).
Będziesz odgrywać kluczową rolę w realizacji inicjatyw ML w całej firmie, pomagając przekształcać obiecujące pomysły w niezawodne systemy produkcyjne. Będziesz pracować nad wszystkim, od opracowywania modeli i eksperymentowania po wdrażanie, monitorowanie i ciągłe doskonalenie, przyczyniając się jednocześnie do ewolucji naszej platformy uczenia maszynowego i praktyk inżynieryjnych
Twoje obowiązki
Systemy ML i dostawa
• Dostarczaj kompleksowe przypadki użycia ML (systemy rekomendacji, algorytmy bezpieczeństwa, modele moderacji itp.).
• Projektuj, trenuj, oceniaj i wdrażaj modele uczenia maszynowego, jeśli to konieczne.
• Zrównoważ szybkość dostawy z solidnością i niezawodnością.
Cykl życia i niezawodność ML
• Wprowadzaj ulepszenia w całym cyklu życia uczenia maszynowego (szkolenie, wdrażanie, monitorowanie, iteracja).
• Ustal wskaźniki KPI i standardy monitorowania, aby śledzić wydajność modelu w czasie.
• Zapewnij ciągłą zgodność z celami dotyczącymi produktu i bezpieczeństwa.
• Pomóż poprawić niezawodność i obserwowalność produkcyjnych systemów ML.
Platforma i standaryzacja
• Przyczyniaj się do ewolucji naszej platformy uczenia maszynowego poprzez narzędzia, przepływy pracy i komponenty wielokrotnego użytku.
• Pomagaj w ustanawianiu i promowaniu skalowalnych praktyk inżynierii uczenia maszynowego w zespołach.
• W stosownych przypadkach przyczyniaj się do poprawy możliwości samoobsługowego uczenia maszynowego.
Starsze i zaawansowane przypadki użycia
• Przejmij odpowiedzialność za starsze modele i dostosuj je do bieżących potrzeb biznesowych.
• Ulepszaj, przekwalifikuj i integruj je z nowoczesnymi rurociągami.
• Wkład w najlepsze praktyki dotyczące wykorzystania LLM w zakresie moderacji, rekomendacji i innych domen produktów.
• W stosownych przypadkach zbadaj i wdrażaj zaawansowane podejścia do uczenia maszynowego.
Współpraca międzyfunkcyjna
• Współpracuj z zespołami zajmującymi się inżynierią danych, MLOps, platformą zaplecza i produktami.
• Działaj jako pomost pomiędzy ML, platformą i interesariuszami biznesowymi.
• Zapewnij kierownictwo techniczne w zakresie inicjatyw uczenia maszynowego i pomóż ulepszyć praktyki inżynieryjne w zespołach.
• Dziel się wiedzą i pomagaj podnosić ogólną dojrzałość organizacji w zakresie uczenia maszynowego.
Nasze środowisko techniczne / zakres ML
• Frameworki ML: PyTorch
• Języki: Python (stos danych)
• Tematy główne: sieci neuronowe, LLM, próbkowanie danych
• Przypadki użycia: systemy rekomendacji, algorytmy bezpieczeństwa, moderacja
• Ekosystem: Inżynieria danych, potoki MLOps, platforma backendowa
Kim jesteś
• Masz ponad 5-letnie doświadczenie w ML/Data, obejmujące pracę na dużych zbiorach danych (zbiory danych liczące setki gigabajtów).
• Masz dużą wiedzę w zakresie nowoczesnych frameworków ML (TensorFlow, PyTorch lub JAX).
• Bardzo dobrze znasz język Python (ekosystem danych).
• Masz dużą wiedzę na temat sieci neuronowych i praktyczne doświadczenie z systemami opartymi na LLM.
• Kompleksowo rozumiesz systemy ML (dane → szkolenie → wdrożenie → monitorowanie).
• Masz duże doświadczenie w produkcji systemów ML, a nie tylko w badaniach.
• Wykazujesz się dużym wyczuciem produktu i potrafisz dostosować modele do potrzeb biznesowych.
• Jesteś pragmatyczny i nastawiony na wpływ, łącząc eksperymentowanie z realizacją.
• Potrafisz jasno wyjaśnić złożone tematy ML (mocna pedagogika).
• Dobrze radzisz sobie z niejednoznacznością i potrafisz ustrukturyzować złożone problemy.
• Potrafisz podejmować decyzje techniczne i wpływać na interesariuszy poprzez wiedzę specjalistyczną i współpracę.
W ciągu pierwszych 6 miesięcy tak się stanie
• Dostarcz kompleksowy przypadek użycia ML w celu sprawdzenia wpływu i wykonania.
• Audytuj i ulepszaj zarządzanie cyklem życia istniejących modeli uczenia maszynowego.
• Przeprowadź refaktoryzację i przekwalifikuj co najmniej jeden dotychczasowy model bezpieczeństwa.
• Twórz komponenty ML wielokrotnego użytku, które poprawiają efektywność programowania w zespołach.
• Poprawa monitorowania i obserwowalności produkcyjnych systemów ML.
• Przyczyniaj się do ewolucji naszej platformy uczenia maszynowego i praktyk inżynieryjnych.…
Źródło: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/yubo/senior-ml-engineer-paris-101523)
Yubo to aplikacja Social Discovery, która umożliwia zawieranie nowych znajomości i spędzanie czasu online. Eliminując polubienia i obserwacje, umożliwiamy naszym użytkownikom tworzenie prawdziwych połączeń i pokazywanie się jako prawdziwe ja.
Jesteśmy pionierami nowego sposobu nawiązywania kontaktów towarzyskich w Internecie dla pokolenia Z, a dzięki milionom aktywnych użytkowników naszym celem jest ponowne zdefiniowanie sposobu, w jaki łączymy się dzisiaj i jutro.
Nasz zespół jest międzynarodowy, wielokulturowy i głęboko zaangażowany w swoją misję. Jako wiodąca platforma społecznościowa online, mamy szczególną odpowiedzialność za budowanie bezpiecznej przestrzeni cyfrowej dla naszej społeczności. Bezpieczeństwo jest wpisane w nasze DNA, a nasze proaktywne podejście skupia się na ochronie użytkowników, wsparciu i edukacji.
Dołącz do nas w tej ekscytującej podróży i pomóż nam kształtować przyszłość interakcji społecznych!
O tej roli
W miarę dalszego skalowania Yubo uczenie maszynowe staje się podstawową warstwą produkcyjną, obsługującą krytyczne systemy w zakresie bezpieczeństwa, rekomendacji i optymalizacji produktów.
Tym, co czyni tę rolę wyjątkową, jest zarówno skala i różnorodność naszych danych, jak i poziom dojrzałości, który zamierzamy osiągnąć.
Przetwarzamy ogromne ilości obrazów, tekstu i interakcji użytkowników w czasie rzeczywistym wśród milionów użytkowników na całym świecie, tworząc szeroką gamę istotnych wyzwań związanych z systemem uczenia maszynowego, w tym:
• Moderacja treści (obraz, tekst, zachowanie)
• Systemy rekomendacji i optymalizacja zaangażowania użytkowników
• Wykrywanie zachowań oraz modele zaufania i bezpieczeństwa
• Pojawiające się przypadki użycia, takie jak dynamiczna polityka cenowa i optymalizacja wzrostu
Jednocześnie nasz obecny stos ML wciąż ewoluuje.
Starsze modele nie są w pełni zintegrowane z potokami, zarządzanie cyklem życia pozostaje niespójne, a nasze podejście może czasami przypominać „opracuj, wdróż i zapomnij”.
W miarę rozszerzania się wykorzystania uczenia maszynowego w całej firmie powoduje to coraz większą złożoność i zależność od niezawodnych, dobrze zorganizowanych systemów.
Nadal istnieje ogromny niewykorzystany potencjał, a wiele przypadków użycia uczenia maszynowego nie zostało jeszcze zaprojektowanych, przetestowanych i skalowanych, ale odblokowanie go wymaga zbudowania solidniejszego i skalowalnego modelu operacyjnego uczenia maszynowego.
Dlatego poszukujemy starszego inżyniera ML, który dołączy do naszego zespołu inżynierów platform i będzie podlegał bezpośrednio Mikaelowi (szefowi inżynierii platform).
Będziesz odgrywać kluczową rolę w realizacji inicjatyw ML w całej firmie, pomagając przekształcać obiecujące pomysły w niezawodne systemy produkcyjne. Będziesz pracować nad wszystkim, od opracowywania modeli i eksperymentowania po wdrażanie, monitorowanie i ciągłe doskonalenie, przyczyniając się jednocześnie do ewolucji naszej platformy uczenia maszynowego i praktyk inżynieryjnych
Twoje obowiązki
Systemy ML i dostawa
• Dostarczaj kompleksowe przypadki użycia ML (systemy rekomendacji, algorytmy bezpieczeństwa, modele moderacji itp.).
• Projektuj, trenuj, oceniaj i wdrażaj modele uczenia maszynowego, jeśli to konieczne.
• Zrównoważ szybkość dostawy z solidnością i niezawodnością.
Cykl życia i niezawodność ML
• Wprowadzaj ulepszenia w całym cyklu życia uczenia maszynowego (szkolenie, wdrażanie, monitorowanie, iteracja).
• Ustal wskaźniki KPI i standardy monitorowania, aby śledzić wydajność modelu w czasie.
• Zapewnij ciągłą zgodność z celami dotyczącymi produktu i bezpieczeństwa.
• Pomóż poprawić niezawodność i obserwowalność produkcyjnych systemów ML.
Platforma i standaryzacja
• Przyczyniaj się do ewolucji naszej platformy uczenia maszynowego poprzez narzędzia, przepływy pracy i komponenty wielokrotnego użytku.
• Pomagaj w ustanawianiu i promowaniu skalowalnych praktyk inżynierii uczenia maszynowego w zespołach.
• W stosownych przypadkach przyczyniaj się do poprawy możliwości samoobsługowego uczenia maszynowego.
Starsze i zaawansowane przypadki użycia
• Przejmij odpowiedzialność za starsze modele i dostosuj je do bieżących potrzeb biznesowych.
• Ulepszaj, przekwalifikuj i integruj je z nowoczesnymi rurociągami.
• Wkład w najlepsze praktyki dotyczące wykorzystania LLM w zakresie moderacji, rekomendacji i innych domen produktów.
• W stosownych przypadkach zbadaj i wdrażaj zaawansowane podejścia do uczenia maszynowego.
Współpraca międzyfunkcyjna
• Współpracuj z zespołami zajmującymi się inżynierią danych, MLOps, platformą zaplecza i produktami.
• Działaj jako pomost pomiędzy ML, platformą i interesariuszami biznesowymi.
• Zapewnij kierownictwo techniczne w zakresie inicjatyw uczenia maszynowego i pomóż ulepszyć praktyki inżynieryjne w zespołach.
• Dziel się wiedzą i pomagaj podnosić ogólną dojrzałość organizacji w zakresie uczenia maszynowego.
Nasze środowisko techniczne / zakres ML
• Frameworki ML: PyTorch
• Języki: Python (stos danych)
• Tematy główne: sieci neuronowe, LLM, próbkowanie danych
• Przypadki użycia: systemy rekomendacji, algorytmy bezpieczeństwa, moderacja
• Ekosystem: Inżynieria danych, potoki MLOps, platforma backendowa
Kim jesteś
• Masz ponad 5-letnie doświadczenie w ML/Data, obejmujące pracę na dużych zbiorach danych (zbiory danych liczące setki gigabajtów).
• Masz dużą wiedzę w zakresie nowoczesnych frameworków ML (TensorFlow, PyTorch lub JAX).
• Bardzo dobrze znasz język Python (ekosystem danych).
• Masz dużą wiedzę na temat sieci neuronowych i praktyczne doświadczenie z systemami opartymi na LLM.
• Kompleksowo rozumiesz systemy ML (dane → szkolenie → wdrożenie → monitorowanie).
• Masz duże doświadczenie w produkcji systemów ML, a nie tylko w badaniach.
• Wykazujesz się dużym wyczuciem produktu i potrafisz dostosować modele do potrzeb biznesowych.
• Jesteś pragmatyczny i nastawiony na wpływ, łącząc eksperymentowanie z realizacją.
• Potrafisz jasno wyjaśnić złożone tematy ML (mocna pedagogika).
• Dobrze radzisz sobie z niejednoznacznością i potrafisz ustrukturyzować złożone problemy.
• Potrafisz podejmować decyzje techniczne i wpływać na interesariuszy poprzez wiedzę specjalistyczną i współpracę.
W ciągu pierwszych 6 miesięcy tak się stanie
• Dostarcz kompleksowy przypadek użycia ML w celu sprawdzenia wpływu i wykonania.
• Audytuj i ulepszaj zarządzanie cyklem życia istniejących modeli uczenia maszynowego.
• Przeprowadź refaktoryzację i przekwalifikuj co najmniej jeden dotychczasowy model bezpieczeństwa.
• Twórz komponenty ML wielokrotnego użytku, które poprawiają efektywność programowania w zespołach.
• Poprawa monitorowania i obserwowalności produkcyjnych systemów ML.
• Przyczyniaj się do ewolucji naszej platformy uczenia maszynowego i praktyk inżynieryjnych.…
Źródło: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/yubo/senior-ml-engineer-paris-101523)
To ogłoszenie pochodzi z feedu partnera. Aplikuj na stronie źródłowej.
Źródło: Yubo
Lokalizacja
Paryż, Francja
Ogłoszenie pochodzi od Yubo.
