Kıdemli Makine Öğrenimi Mühendisi

Ön saflarda yer alan bir işi yürütmek, çoğu yazılımın şimdiye kadar hiç dokunmadığı operasyonel bir bilmecedir. Vardiya bazında işgücü maliyetleri, bölgeye ve role göre değişen uyumluluk ve kötü oluşturulmuş bir rotanın dörtte bir oranında düşmesine neden olacak kadar zayıf marjlar. Bu, çoğu beyaz yakalı SaaS'tan daha zor bir sorundur, ancak yine de ön saflardaki sektörler küresel işgücünün %80'ini istihdam etmektedir ve son on yılın yazılım yatırımının yaklaşık %1'ini almıştır.

Bunun nedeninin sorunun çözülebilmesi için daha iyi bir yazılıma değil, yapay zekaya ihtiyaç duyması olduğunu düşünüyoruz. Ön saflardaki kuruluşlar muazzam miktarda operasyonel veriye sahiptir. Doğru kullanıldığında bu veriler, temsilcilerin yalnızca rapor vermek yerine işi yürütmenin gerçek kısımlarını üstlenmelerine olanak tanır. Sona'da bunu inşa ediyoruz ve şu anda kurduğunuz sistemlerin üç yıl içinde temellerini atabilecek kadar erken.

N47, Felicis, Gradient ve Northzone'dan 100 milyon doların üzerinde bağış topladık, Birleşik Krallık ve ABD'de 100'den fazla kurumsal müşteriyle sözleşme imzaladık ve Londra, New York, Austin ve Lizbon'da ofisler açtık. Sona'da çalışmaya ilişkin daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz.

Rol Hakkında

İki kişilik bir ML ekibine ve birden fazla restoran zinciri için farklı hedeflerde yarım saatlik talep tahminleri yapan bir tahmin sistemine katılacaksınız. Tahmin modellerimiz, temel makine ve insan kararlarının tahminleri doğrultusunda alındığı, geri bildirim döngüleriyle ve oldukça değişken bir ortamla karşı karşıya kalan karmaşık bir ortama girmektedir. Sistem çalışıyor; şimdi zorluk, onu bir avuç müşteriden 100'lere ölçeklendirmek.

Müşteri lansmanlarının uçtan uca sahibi olacaksınız: verileri doğrulamak, modelleri seçmek, UAT'yi çalıştırmak, canlı yayına geçirmek ve sonrasında performansı izlemek. Müşteri görüşmelerine katılacak, ilişkiler kuracak ve sahada gerçekte neyin önemli olduğunu anlayacaksınız; yalnızca modelin doğru olup olmadığını değil, aynı zamanda mutfağın doğru miktarda yiyecek hazırlayıp hazırlamadığını da anlayacaksınız.

Aşağıdaki durumlarda bu rolü seveceksiniz:

•
Uçtan uca ürünü ve sonucu sahiplenmekten keyif alırsınız. Sona'da makine öğrenimi, başarılı işleri yürüten mutlu müşterilerimize ve sektördeki en iyi modellere sahipsek bir başarıdır

•
Sorunu çözmeye odaklanıyorsunuz ve "karmaşık ve gösterişli" ile "kullanıcının önünde basit bir şey elde etmek" arasında seçim yapmanız gerektiğinde ikincisini seçersiniz

•
Müşterilerimizin işletmelerinde neler olup bittiğini ve orada çalışmanın gerçeklerini gerçekten anlamak için sektör uzmanlarımızla birlikte çalışmaktan heyecan duyuyorsunuz

•
Bu veri üretme süreciyle sonuçlanan dünyaya ilişkin verilerin ötesini, beraberinde gelen sorunları ve bize sunduğu fırsatları görüyorsunuz.

•
Bir makine öğrenimi projesini iş fikrinden konuşlandırılmış üretim sistemine taşımak konusunda deneyimli ve heyecanlısınız

•
Geliştirme için varsayılan olarak yapay zeka araçlarını kullanırsınız ve bunların makine öğrenimi için neler başarabileceği sizi heyecanlandırır. Claude Kodunu, İmleci veya eşdeğerini her gün kullanıyorsunuz; yenilik olarak değil, standart çalışma modunuz olarak

Aşağıdaki durumlarda rolümüz size göre olmayacaktır:

•
Yaptığınız işin önemli bir unsuru olarak araştırma yapmayı ve araştırma makaleleri yayınlamayı umuyorsunuz

•
Daha az teknik, daha yönetsel bir role geçmek istiyorsunuz

•
Yeni ve şık teknoloji X'i ele geçirmeye ve bunu bir şeye uygulamaya heveslisiniz

•
Devam etmeden önce tek bir şey üzerinde çalışmayı ve onu mükemmelleştirmeyi tercih edersiniz; rol pragmatizm, paralellik ve yinelemeli iyileştirme gerektirir

Gereksinimler

Başarılı olmak için bu becerilere/deneyime ihtiyacınız olacak:

•
Dağınık verileri işleyen, sorunsuz bir şekilde başarısız olan ve izlenmesi gereken makine öğrenimi sistemlerini dağıtma konusunda geçmiş performansa sahip üretim makine öğrenimi deneyimi

•
Güçlü makine öğrenimi temelleri - pratikte ödünleşimler hakkında mantık yürütebilir, özellik ve model seçimlerinin ardındaki "neden"i açıklayabilir ve beklenmedik bir şey olduğunda doğru kararlar verebilirsiniz

•
İstemciye yönelik dağıtım deneyimi - kişisel olarak uçtan uca bir ML dağıtımına sahip oldunuz ve teknik olmayan paydaşlarla yapılan görüşmelerde rahatsınız

•
ML/bilimsel Python yığını da dahil olmak üzere Python'da güçlü programlama becerileri (ör. numpy, scikit-learn)

•
Varsayılan çalışma modunuz olarak AI geliştirme araçlarının (Claude Code, Cursor, Copilot veya eşdeğeri) günlük kullanımı

Bu alanların bazılarında da deneyiminiz varsa harika olur:

•
Tahmin, zaman serisi veya talep planlaması - gecikme özelliklerini, takvim etkilerini ve değerlendirme bütünlüğünü sezgisel olarak anlayan biri, önemli ölçüde daha hızlı artış gösterecektir

•
Yığınımız: Python, scikit-learn, MLflow, Docker, GCP

•
Sahipliğin geniş olduğu ve bağlam değiştirmenin normal olduğu küçük bir ekip

Faydaları

•
Maaş: £95,000-£110,000

•
Tamamen uzak (Avrupa saat dilimleri)

•
Paylaşma seçenekleri

•
35 gün yıllık izin (25 gün standart artı 10 esnek resmi tatil günü)

•
Her hizmet yılı için ekstra izin günü

•
Emeklilik katkı payları %5'e kadar eşleşti

•
Kapsamlı sağlık sigortası

•
Geliştirilmiş ebeveyn izni ve maaşı

•
Maaş fedakarlığı çocuk bakımı planı (İşyeri Anaokulu)

•
Londra dışında ikamet edenler için ortak çalışma alanı bursu

•
Yıllık tüm masraflar ödenen ekip geri çekilmeleri

•
Ev ofisiniz için en yeni Macbook ve ekipman bütçesi

•
Mesleki gelişim bütçesi

•
Sınırsız ücretsiz kitap

Not: Bu, İngiltere merkezli, tam zamanlı bir çalışan için tipik bir sosyal yardım paketini temsil eder. Kesin ayrıntılar konuma ve istihdam türüne göre değişiklik gösterebilir ancak tüm ekip üyelerimize mümkün olduğunca adil olmaya çalışıyoruz. Lütfen Yetenek ekibindeki bağlantınızdan size sunulan avantajları açıklamasını isteyin.

Kaynak: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/150930-senior-machine-learning-engineer)