Ingenieur für maschinelles Lernen in Shelf

Machine Learning Engineer Вроцлав (Polen) Über Shelf Shelf revolutioniert die generative KI, indem es Unternehmen eine sichere Möglichkeit bietet, große Sprachmodelle zu integrieren, um ihr Wissen zu skalieren, die Mitarbeiterleistung zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Unsere Technologie bewertet, identifiziert Probleme, priorisiert Verbesserungen und überwacht Inhalte kontinuierlich, um das Wissen einer Organisation in eine Infrastruktur für die generative KI-Unterstützung umzuwandeln. Zu unseren Kunden gehören führende Fortune-100-Unternehmen aus allen Branchen und Kontinenten, und wir befinden uns in einer aufregenden Phase hohen Wachstums. Ingenieur für maschinelles Lernen Die Forschungs- und Entwicklungsabteilung spielt eine zentrale Rolle dabei, das Unternehmen dazu zu bringen, den Markt zu revolutionieren. Unser Team strebt nach technischer Exzellenz und Agilität bei der Entwicklung von Lösungen. Wir nutzen die neuesten Fortschritte in den Bereichen Cloud, NLP und ML, um Dienste zu entwickeln, die von Top-Unternehmen und bekannten Marken genutzt werden, darunter Glovo, HelloFresh, Herbalife und Harvard Business Review. Als Machine Learning Engineer sind Sie für den Entwurf und die Entwicklung von Systemen, die Schulung und die Bereitstellung produktionsreifer ML-gesteuerter Modelle verantwortlich, um die derzeit anspruchsvollsten Probleme zu lösen. Sie haben eine echte Chance, Tausende von Benutzern zu beeinflussen, die Produktentwicklung zu beeinflussen und mit erfahrenen Ingenieuren und Datenwissenschaftlern zusammenzuarbeiten. Wir suchen jemanden, der über Folgendes verfügt: 2+ Jahre Erfahrung mit nachweislicher Erfahrung in den Bereichen ML und Datenanalyse. Solide Programmiererfahrung in Python. Starke mündliche und schriftliche Kommunikation in Englisch. Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens (z. B. überwachtes/unüberwachtes Lernen, Klassifizierung, Regression, Validierung). Verständnis von NLP Grundlagen Erfahrung in der Entwicklung, Bereitstellung, Optimierung und Unterstützung von Lösungen für maschinelles Lernen Erfahrung mit AWS (SageMaker, Lambda, SQS, SNS, DynamoDB, Step Functions, Batch, ECS, EC2, S3) Erfahrung in der Arbeit mit großen unstrukturierten und strukturierten Datensätzen und Datenbanken Erfahrung im Aufbau von REST-API-Diensten Asaplus Erfahrung mit Postgres, RDS Vertrautheit mit Pinecone, ElasticSearch, DeepLake oder anderen Vector DB. Kenntnisse über Containerdienste (Docker, Kubernetes usw.), Erfahrung mit Terraform, Exposition gegenüber LangChain, OpenSource-LLM-Modellen, Prompt Engineering, OpenAIAPI. Erfahrung mit ML-Frameworks und -Bibliotheken: PyTorch, Scikit-Learn, HuggingFace, fastText, Gensim, Numpy, Pandas Erfahrung mit Datenverarbeitungstools und Frameworks (Apache Spark, Airflow usw.) Vertrautheit mit Modelloptimierungs- und Komprimierungstechniken (Destillation, Bereinigung, Quantisierung, usw.) Sie werden: APIs für ML-Dienste in einem eigenständigen Bereitstellungsteam erstellen, das häufig Code an die Produktion sendet. Technische Designs entwickeln, sobald Sie mit der Gesamtarchitektur besser vertraut sind. Eng mit Produktmanagern zusammenarbeiten, um Designanforderungen angesichts technischer Einschränkungen in der Anfangsphase der Feature-Entwicklung zu skizzieren. Sie sind verantwortungsbewusst für die Funktionen, die Sie erstellt und an die Produktion gesendet haben. Nutzen Sie AWS-Services, um eine Infrastruktur alsaCode mit Terraform aufzubauen. Führen Sie regelmäßig Codeüberprüfungen Ihrer Teamkollegen durch. Tragen Sie zur Verbesserung der allgemeinen Entwicklungskultur bei, indem Sie Ihre einzigartigen Erfahrungen, Erkenntnisse, Best Practices und Muster teilen. Was Shelf bietet: Unlimitierte Aktienoptionen des Unternehmens hinterlässt Hardware: MacBook Pro Moderner technischer Stack. Open-Source-Software entwickeln Warum Regal Laut MarketWatch im November 2022 wurde die globale Marktgröße für Wissensmanagement im Jahr 2021 auf 405 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich um 18,12 % wachsen und bis 2027 1,1 Billionen US-Dollar erreichen. Unser Führungsteam verfügt über umfassende Wissensmanagement- und KI-Domänen Fachwissen und unternehmerischer SaaS-Hintergrund für die Umsetzung dieses Plans. Wir haben über 60 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln eingeworben. Zu unseren Investoren zählen Tiger Global, Insight Partners, Connecticut Innovations und andere. Unsere Plattform wurde von Gartner Digital Markets regelmäßig als Nr. 1 für allgemeine Benutzerfreundlichkeit bewertet und mit „Easiest to Use“ ausgezeichnet. Auszeichnungen für „Easiest to Admin“ und „Highest Adoption“ von G2 sowie Auszeichnungen für „Produkt des Jahres“ und „Innovation“ von führenden Publikationen wie CIO Review. Wir verzeichnen seit drei Jahren in Folge ein schnelles Wachstum, das durch das innovativste Produkt unserer Kategorie, 3Xgrowth, angetrieben wird. Wir haben jetzt über 100 Mitarbeiter in mehreren US-Bundesstaaten und europäischen Ländern und haben für das nächste Jahr ehrgeizige Einstellungsziele