Вакансія
З партнерського стрічки
Інженер машинного навчання, прикладний ШІ
Ціна за запитом
Деталі
- Тип зайнятості
- Повна зайнятість
- Віддалено
- Ні
- Компанія
- Bjak
Опис
Автоматичний переклад з English. Оригінальний текст є авторитетним. Машинний переклад — готується точніший варіант.
про
Сьогодні понад 5 мільярдів користувачів користуються базовими програмами, такими як електронна пошта, нотатки, завдання, календар, і вони не створені штучним інтелектом. Наша місія полягає в створенні проактивних додатків для всіх у світі, які не звикли до складних підказок. Ми прагнемо внести інтелект у розмови, доручення, організацію та робочі процеси з мінімальними підказками або без них.
Наша перша програма — це програма мобільного зв’язку для агентів. Ми віримо, що створення додатків, які користувачі щодня використовують для спілкування, координації та співпраці, допоможе інтегрувати штучний інтелект у їх життя. Чистий ефект полягає в усуненні дезінформації, досягненні низьких витрат на координацію, забезпеченні високоякісних завдань і співпраці в масштабі з мінімальними або незначними підказками.
Роль
Створюйте та вдосконалюйте системи машинного навчання, які працюють у наших додатках зі штучним інтелектом.
Працюйте над класифікацією, пошуком, ранжуванням, персоналізацією та оцінкою, приймаючи участь від розробки моделі до розгортання виробництва.
Ця роль призначена для інженерів, яким подобається вирішувати практичні проблеми ML, покращувати якість моделей і постачати надійні системи, які використовуються реальними користувачами.
Фокус
• Створюйте та покращуйте моделі ML для класифікації, ранжування, пошуку та персоналізації.
• Розробити ефективні класифікатори та оптимізувати точність, точність, затримку та вартість моделі.
• Покращте релевантність пошуку та пошук контексту за допомогою вбудовування, гібридного пошуку та переранжування.
• Створюйте моделі персоналізації, які навчаються на поведінці користувачів, поважаючи конфіденційність.
• Розробити канали оцінювання, позначити набори даних і показники для вимірювання якості моделі.
• Точне налаштування та адаптація існуючих моделей, якщо це підтверджено достатньою кількістю даних.
• Створюйте та підтримуйте конвеєри навчання ML, висновків і розгортання.
• Усувайте проблеми з виробництвом, відстежуйте продуктивність моделі та надсилайте вдосконалення на основі реальних відгуків.
Технічний стек
• Python
• PyTorch / JAX
• Вбудовування, векторний пошук і моделі ранжирування
• Виробничі системи ML і конвеєри виведення
Ідеальний досвід
• Міцні основи машинного навчання та сучасних нейронних архітектур.
• Практичний досвід створення та розгортання моделей ML у виробництві.
• Досвід у класифікації, ранжируванні, пошуку, системах рекомендацій або персоналізації.
• Розуміння оцінки моделі, експериментування та показників ефективності.
• Зручне написання коду продуктивної якості та робота з реальними наборами даних.
• Здатність збалансувати якість моделі, затримку, вартість і надійність.
• Сильна власність, навички вирішення проблем
Результати
• Моделі ML у виробництві відповідають очікуваним показникам точності, релевантності, затримки та надійності.
• Удосконалення класифікації та ранжирування забезпечують відчутне підвищення якості моделі.
• Конвеєри оцінювання визначають регресії та підтримують надійні випуски моделі.
• Конвеєри навчання, висновків і даних є надійними, відтворюваними та доступними для обслуговування.
• Удосконалення моделі ґрунтується на зворотному зв’язку в реальному світі та вимірних результатах.
• Ефективно співпрацює з командами інженерів і продуктів для забезпечення надійних функцій на основі ML.
Як ми працюємо
Найкращі продукти у світі створюють невеликі команди світового рівня. Ми — команда з високою талановитою, практичною командою. Ми приймаємо рішення колективно та діємо швидко, поєднуючи високу якість роботи з постійним навчанням.
Для того, щоб приєднатися до нашої команди, потрібна здатність до структурування, оцінки та незалежності. Наша мета — дати нашим користувачам справді чарівний продукт.
Процес співбесіди
Якщо виникне підхід, ми заплануємо 3, але не більше 4 співбесід.
Заявки оцінюють члени нашої технічної групи. Співбесіди проводитимуться віртуально та/або на місці.
Ми цінуємо прозорість та ефективність, тому очікуємо швидкого рішення. Якщо ви продемонстрували виняткові навички та мислення, яких ми шукаємо, ми розширимо пропозицію приєднатися до нас.
Знайдіть роботу в Швейцарії на Arbeitnow
Джерело: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/bjak/machine-learning-engineer-applied-ai-zurich-427794)
Сьогодні понад 5 мільярдів користувачів користуються базовими програмами, такими як електронна пошта, нотатки, завдання, календар, і вони не створені штучним інтелектом. Наша місія полягає в створенні проактивних додатків для всіх у світі, які не звикли до складних підказок. Ми прагнемо внести інтелект у розмови, доручення, організацію та робочі процеси з мінімальними підказками або без них.
Наша перша програма — це програма мобільного зв’язку для агентів. Ми віримо, що створення додатків, які користувачі щодня використовують для спілкування, координації та співпраці, допоможе інтегрувати штучний інтелект у їх життя. Чистий ефект полягає в усуненні дезінформації, досягненні низьких витрат на координацію, забезпеченні високоякісних завдань і співпраці в масштабі з мінімальними або незначними підказками.
Роль
Створюйте та вдосконалюйте системи машинного навчання, які працюють у наших додатках зі штучним інтелектом.
Працюйте над класифікацією, пошуком, ранжуванням, персоналізацією та оцінкою, приймаючи участь від розробки моделі до розгортання виробництва.
Ця роль призначена для інженерів, яким подобається вирішувати практичні проблеми ML, покращувати якість моделей і постачати надійні системи, які використовуються реальними користувачами.
Фокус
• Створюйте та покращуйте моделі ML для класифікації, ранжування, пошуку та персоналізації.
• Розробити ефективні класифікатори та оптимізувати точність, точність, затримку та вартість моделі.
• Покращте релевантність пошуку та пошук контексту за допомогою вбудовування, гібридного пошуку та переранжування.
• Створюйте моделі персоналізації, які навчаються на поведінці користувачів, поважаючи конфіденційність.
• Розробити канали оцінювання, позначити набори даних і показники для вимірювання якості моделі.
• Точне налаштування та адаптація існуючих моделей, якщо це підтверджено достатньою кількістю даних.
• Створюйте та підтримуйте конвеєри навчання ML, висновків і розгортання.
• Усувайте проблеми з виробництвом, відстежуйте продуктивність моделі та надсилайте вдосконалення на основі реальних відгуків.
Технічний стек
• Python
• PyTorch / JAX
• Вбудовування, векторний пошук і моделі ранжирування
• Виробничі системи ML і конвеєри виведення
Ідеальний досвід
• Міцні основи машинного навчання та сучасних нейронних архітектур.
• Практичний досвід створення та розгортання моделей ML у виробництві.
• Досвід у класифікації, ранжируванні, пошуку, системах рекомендацій або персоналізації.
• Розуміння оцінки моделі, експериментування та показників ефективності.
• Зручне написання коду продуктивної якості та робота з реальними наборами даних.
• Здатність збалансувати якість моделі, затримку, вартість і надійність.
• Сильна власність, навички вирішення проблем
Результати
• Моделі ML у виробництві відповідають очікуваним показникам точності, релевантності, затримки та надійності.
• Удосконалення класифікації та ранжирування забезпечують відчутне підвищення якості моделі.
• Конвеєри оцінювання визначають регресії та підтримують надійні випуски моделі.
• Конвеєри навчання, висновків і даних є надійними, відтворюваними та доступними для обслуговування.
• Удосконалення моделі ґрунтується на зворотному зв’язку в реальному світі та вимірних результатах.
• Ефективно співпрацює з командами інженерів і продуктів для забезпечення надійних функцій на основі ML.
Як ми працюємо
Найкращі продукти у світі створюють невеликі команди світового рівня. Ми — команда з високою талановитою, практичною командою. Ми приймаємо рішення колективно та діємо швидко, поєднуючи високу якість роботи з постійним навчанням.
Для того, щоб приєднатися до нашої команди, потрібна здатність до структурування, оцінки та незалежності. Наша мета — дати нашим користувачам справді чарівний продукт.
Процес співбесіди
Якщо виникне підхід, ми заплануємо 3, але не більше 4 співбесід.
Заявки оцінюють члени нашої технічної групи. Співбесіди проводитимуться віртуально та/або на місці.
Ми цінуємо прозорість та ефективність, тому очікуємо швидкого рішення. Якщо ви продемонстрували виняткові навички та мислення, яких ми шукаємо, ми розширимо пропозицію приєднатися до нас.
Знайдіть роботу в Швейцарії на Arbeitnow
Джерело: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/bjak/machine-learning-engineer-applied-ai-zurich-427794)
Це оголошення надходить із партнерського фіду. Подайте заявку на сайті джерела.
Джерело: Bjak
Оголошення надано Bjak.
