Инженер по машинному обучению, прикладной искусственный интеллект

О
Сегодня более 5 миллиардов пользователей используют базовые приложения, такие как электронная почта, заметки, задачи, календарь, и они не поддерживают искусственный интеллект. Наша миссия — создавать проактивные приложения для всех в мире, кто не привык к сложным подсказкам. Мы стремимся привнести интеллект в разговоры, выполнение поручений, организацию и рабочие процессы с минимальными подсказками или вообще без них.
Наше первое приложение — это приложение для мобильной связи, ориентированное на агентов. Мы считаем, что создание приложений, которые пользователи используют ежедневно для общения, координации и совместной работы, поможет интегрировать ИИ в их жизнь. Конечным результатом является устранение дезинформации, снижение затрат на координацию, обеспечение высококачественных задач и масштабного сотрудничества с минимальными или минимальными подсказками.

Роль
Создавайте и совершенствуйте системы машинного обучения, которые используются в наших приложениях на базе искусственного интеллекта.
Работайте над классификацией, поиском, ранжированием, персонализацией и оценкой, принимая на себя ответственность от разработки модели до внедрения в производство.
Эта роль предназначена для инженеров, которым нравится решать практические задачи машинного обучения, улучшать качество моделей и создавать надежные системы, используемые реальными пользователями.

Фокус

• Создавайте и улучшайте модели машинного обучения для классификации, ранжирования, поиска и персонализации.

• Разработать эффективные классификаторы и оптимизировать точность моделей, точность, задержку и стоимость.

• Улучшите релевантность поиска и извлечение контекста с помощью встраивания, гибридного поиска и изменения ранжирования.

• Создавайте модели персонализации, которые изучают поведение пользователей, соблюдая при этом конфиденциальность.

• Разработать конвейеры оценки, размеченные наборы данных и показатели для измерения качества модели.

• Точная настройка и адаптация существующих моделей при наличии достаточных данных.

• Создавать и поддерживать конвейеры обучения, вывода и развертывания ML.

• Устраняйте производственные проблемы, отслеживайте производительность моделей и вносите улучшения на основе отзывов из реального мира.

Технический стек

• Питон

• PyTorch/JAX

• Встраивания, векторный поиск и модели ранжирования

• Производственные системы машинного обучения и конвейеры вывода.

Идеальный опыт

• Прочные основы машинного обучения и современных нейронных архитектур.

• Практический опыт создания и внедрения моделей машинного обучения в производство.

• Опыт работы в системах классификации, ранжирования, поиска, рекомендаций или персонализации.

• Понимание оценки модели, экспериментов и показателей производительности.

• Удобное написание кода промышленного качества и работа с реальными наборами данных.

• Возможность сбалансировать качество модели, задержку, стоимость и надежность.

• Сильная ответственность, навыки решения проблем.

Результаты

• Модели машинного обучения в производстве соответствуют ожидаемым показателям точности, релевантности, задержки и надежности.

• Улучшения классификации и ранжирования обеспечивают измеримое повышение качества модели.

• Конвейеры оценки выявляют регрессии и поддерживают выпуск надежных моделей.

• Конвейеры обучения, вывода и обработки данных надежны, воспроизводимы и удобны в обслуживании.

• Улучшения моделей обусловлены обратной связью из реального мира и измеримыми результатами.

• Эффективно сотрудничает с инженерными и продуктовыми командами для предоставления надежных функций машинного обучения.

Как мы работаем
Лучшие продукты в мире создаются небольшими командами мирового уровня. Мы — высококвалифицированный и практичный коллектив. Мы принимаем решения коллективно и действуем быстро, сочетая качественную работу с постоянным обучением.
Присоединение к нашей команде требует способности структурировать, проявлять суждение и действовать независимо. Наша цель — предоставить в руки наших пользователей поистине волшебный продукт.

Процесс собеседования
Если окажется, что это подходит, мы назначим 3, но не более 4 собеседований.
Заявки оцениваются членами нашей технической команды. Собеседования будут проводиться виртуально и/или на месте.
Мы ценим прозрачность и эффективность, поэтому ожидайте быстрого решения. Если вы продемонстрировали исключительные навыки и склад ума, которые нам нужны, мы сделаем предложение присоединиться к нам.
Найдите больше англоговорящих вакансий в Германии на Arbeitnow

Источник: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/bjak/machine-learning-engineer-applied-ai-germany-371827).