Starszy/główny inżynier uczenia maszynowego

Co budujemy
Mimica to platforma analizy procesów oparta na sztucznej inteligencji, umożliwiająca przedsiębiorstwom i osobom prywatnym odzyskanie najcenniejszego zasobu: czasu. Wszyscy widzieliśmy, jak powtarzalne zadania i zbędne procesy po cichu zmniejszają produktywność i kreatywność. Nie dlatego, że firmy nie chcą być bardziej wydajne, ale dlatego, że nie wiedzą, od czego zacząć.
Mimica automatycznie analizuje pracę Twojego zespołu, a następnie generuje agentów AI do jej wykonania. Nasze oprogramowanie zamienia codzienną pracę w decyzje oparte na danych, pomagając firmom usuwać wąskie gardła w procesach, automatyzować właściwe zadania i podnosić umiejętności zespołów z precyzją i pewnością.
Zebraliśmy 26 milionów dolarów w ramach finansowania serii B i szybko się skalujemy. Wspierana przez inwestorów, w tym Khosla Ventures i Paladin Capital, nasza zastrzeżona technologia AI cieszy się zaufaniem firm z listy Fortune 500 w zakresie przyspieszania transformacji. Mimica została uznana za 100 najlepszych start-upów AI przez Accel i lidera branży przez Everest Group.

Nasz zespół
Za naszą platformą stoi zespół wyjątkowo utalentowanych ludzi, pracujących zdalnie i dystrybuowanych globalnie w ponad 16 krajach. Poszukujemy ludzi ciekawych świata, chętnych do współpracy i zainteresowanych rozwiązywaniem złożonych problemów. Dołączysz do szybko rozwijającego się środowiska zbudowanego na wysokim poziomie odpowiedzialności, oddolnego myślenia i przejrzystej, otwartej komunikacji – pomagając niektórym wiodącym organizacjom na świecie zmienić sposób, w jaki praca jest wykonywana dzięki sztucznej inteligencji.

Nasze podejście do inżynierii

• Najpierw priorytetowo traktujemy potrzeby klientów

• Pracujemy w małych zespołach projektowych

• Cechuje nas elastyczność w zakresie problemów, nad którymi pracujemy

• Jesteśmy właścicielem pełnego cyklu życia naszych projektów

• Unikamy silosów i zachęcamy do podejmowania zadań w nowych obszarach

• Równoważymy jakość i prędkość

• Jesteśmy współodpowiedzialni za nasz kod produkcyjny

• Każdy z nas ustala własną rutynę, aby zmaksymalizować naszą produktywność

Twoja misja

Dołączysz do nas jako inżynier uczenia maszynowego/naukowiec ds. danych w zespole Data Intelligence firmy Mimica, którego celem jest przekształcanie surowych zarejestrowanych danych w czyste, ustrukturyzowane i anonimowe dane, które wspomagają pracę innych zespołów.
Będziesz właścicielem kluczowych części naszych procesów uczenia maszynowego, dzięki czemu będą one dokładniejsze, opłacalne i godne zaufania. Po drodze będziesz tworzyć oceny i oceny LLM, przeprowadzać eksperymenty i przekształcać obiecujące wyniki w potwierdzone ulepszenia produkcji.
Twoja praca będzie miała charakter aplikacyjny i będzie wymagała dużego zaangażowania LLM, z możliwością oceny i dostrajania modeli open source oraz tworzenia mniejszych modeli dostosowanych do konkretnego zadania.
Jeśli lubisz wykraczać poza eksperymenty w zakresie uczenia maszynowego, masz szansę ukształtować systemy będące sercem produktów Mimica i zobaczyć, jak Twoja praca zapewnia wartość prawdziwym użytkownikom na dużą skalę.

Część Twojego codziennego życia

• Posiadaj, debuguj i ulepszaj rurociągi produkcyjne w celu zapewnienia dokładności i wydajności.

• Projektuj, buduj i wykonuj iteracje w oparciu o systemy ewaluacji LLM i LLM-a-sędziego, w tym zbiory danych, metryki i punkty odniesienia do monitorowania jakości.

• Przeprowadzaj rygorystyczne eksperymenty na podpowiedziach, projekcie rurociągu, wyborze modelu i danych wejściowych (np. tekst OCR kontra obraz + OCR) i zamień wyniki w jasne rekomendacje.

• Zwiększaj efektywność LLM w naszych rurociągach, porównując modele, etapy restrukturyzacji i zastępując zaproszenia do LLM mniejszymi, specjalnie zaprojektowanymi modelami, tam gdzie ma to sens.

• Rozszerzanie naszego procesu anonimizacji, w tym ocenianie i dostosowywanie istniejących modeli.

• Współpracuj z Pythonem i inżynierami ds. jakości, aby przenieść eksperymenty do środowiska produkcyjnego i dzielić się odpowiedzialnością za wysyłany kod.

• Dokumentuj ustalenia na piśmie (np. raporty z eksperymentów, dokumenty projektowe)

Czego szukamy

Przede wszystkim szukamy osoby z nastawieniem badacza opartego na eksperymentach i danych, mającej dobre nawyki związane z kodowaniem. Obejmuje to:

• Solidne podstawy uczenia maszynowego/nauki danych: rozumiesz projekt eksperymentu, podział danych, metryki, błędy systematyczne i istotność statystyczną, a także wiesz, kiedy wynik jest prawdziwy.

• Praktyczne doświadczenie w stosowaniu LLM w środowiskach produkcyjnych lub zbliżonych do produkcyjnych, w szczególności w ich ocenie: budowanie zestawów ewaluacyjnych, ocen LLM i testów porównawczych oraz iterowanie na podstawie podpowiedzi i potoków względem nich.

• Wygodne zagłębianie się w nieuporządkowane dane: eksplorowanie ich, rozwiązywanie problemów i przekształcanie spostrzeżeń w wymierne ulepszenia.

• Silny język Python i dobre umiejętności inżynieryjne. Piszesz przejrzysty, czytelny, przetestowany kod, który inni mogą wdrożyć na produkcję, nawet jeśli nie jesteś właścicielem infrastruktury.

• Potrafi samodzielnie pracować nad niejednoznacznymi problemami: formułując pytanie, wybierając podejście i decydując o kryteriach akceptacji do wysyłki.

• Efektywnie korzystaj z narzędzi do kodowania AI i bądź odpowiedzialny za wyniki: zrozum, wyjaśnij i broń wszystkiego, co wysyłasz.

• Komunikuj się wyraźnie w mowie i piśmie po angielsku, wyjaśniając techniczne kompromisy zarówno odbiorcom technicznym, jak i nietechnicznym

Bonus / Miło mieć

• Doświadczenie w tworzeniu klasycznego modelu uczenia maszynowego lub głębokiego uczenia się.

• Doświadczenie w zakresie potoków obrazów/OCR lub anonimizacji twarzy

• Doświadczenie w dostarczaniu kompleksowych funkcji uczenia maszynowego w środowisku startowym lub w środowisku skalowalnym.

Lokalizacja
To całkowicie odległe stanowisko. Aby mieć pewność, że dobrze nam się współpracuje, bierzemy pod uwagę wyłącznie kandydatów mieszkających w Wielkiej Brytanii lub Europie, w strefach czasowych zgodnych z Londynem (zwykle UTC-1 do UTC+3).

Proces rekrutacji

• Etap 1. Partner Talentów (30-45 min)

• Etap 2. Wyzwanie na wynos (elastyczne) + Dyskusja techniczna z zespołem (1h)

• Etap 3. Ćwiczenie z projektu technicznego i pytania sytuacyjne w sesji z dwoma Inżynierami ML (1h)

• Etap 4. Wywiad behawioralny z kierownictwem inżynierskim (1h)

• Oferta

• Weryfikacja tożsamości…

Źródło: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/mimica/senior-lead-machine-learning-engineer-london-50788)