Ingenieur für maschinelles Lernen bei Appsilon in Appsilon

Über Appsilon

Appsilon ist ein ehrgeiziges und schnell wachsendes Softwarehaus und Beratungsunternehmen, das sich auf maschinelles Lernen und Aktionsunterstützungssysteme mit Fortune-500-Kunden auf der ganzen Welt spezialisiert hat der Globus.

Unser einzigartiges Unternehmen ist von der Mission inspiriert, unsere Gesellschaft und Umwelt zu verbessern.

Wir konzentrieren uns zunehmend auf Biowissenschaften, einschließlich der Verbesserung der Arzneimittelentwicklung, der Förderung der molekularbiologischen Forschung, gesundheitsbezogener Themen und der Erhaltung der biologischen Vielfalt.

Wir verfügen über ein starkes Team von Experten für maschinelles Lernen und haben langfristige Forschungs- und Entwicklungsprojekte sowie schnelle Konzeptnachweise durchgeführt. Wir arbeiten mit Unternehmen, Startups und akademischen Partnern zusammen.

Als Appsilon sind wir auch ein weltweit führender Anbieter von R und Shiny, die von Unternehmen jeder Größe zum Aufbau von Datenanwendungen eingesetzt werden. Wenn Unternehmen auf schwierige Probleme stoßen oder große Unternehmensprojekte initiieren wollen, kommen sie zu uns.

Ihre Rolle als Ingenieur für maschinelles Lernen

Zu den regelmäßigen Aufgaben gehören:

• Daten vorbereiten
• Daten aus der Quelle sammeln (die Übertragung eines großen statischen Datensatzes erleichtern oder eine Verbindung zu einer Live-Datenbankquelle herstellen)
• Daten transformieren zur Vorbereitung auf die Modellierung (z. B. die Größe von Bildern ändern, Formate konvertieren, Beschriftungen erhalten)
• EDA – explorative Datenanalyse
• Relevante Dateneigenschaften verstehen Statistiken (z. B. Klassenverteilungen in der vorgeschlagenen Zugtestaufteilung sind verzerrt)
• Datenprobleme (z. B. sind bei Nacht aufgenommene Bilder von sich schnell bewegenden Objekten unscharf)
• Datensatzeigenschaften (Ähnlichkeiten und Unterschiede mit bekannte Datensätze)
• Visualisieren Sie die Ergebnisse
• Modellieren
• Wählen oder entwerfen Sie eine geeignete Modellarchitektur
• Wählen Sie oder Definieren Sie einen benutzerdefinierten Satz von Verlusten.
• Führen Sie das Training von Modellen aus, überwachen und verfolgen Sie sie. Untersuchen Sie die Leistung von Modellen, identifizieren Sie Stärken und Schwächen.
• Arbeiten Sie nach Software-Engineering-Standards
• Stellen Sie sicher, dass die Daten- und Modellierungspipelines modular und reproduzierbar sind.
• Schreiben Sie Code, der problemlos in neue Kontexte zurückgeführt und dort wiederverwendet werden kann.
• Pipeline Einrichtung und Verbesserungen
• Richten Sie die Cloud-Infrastruktur ein, die für die Datenspeicherung, Modellierung und Bereitstellung der Modelle erforderlich ist.
• Richten Sie MLOps-Praktiken ein und unterstützen Sie sie bei der Aufrechterhaltung
• Verwendung Bekannte und neue Tools zur Erfüllung der Projektanforderungen
• Treffen mit Kunden abwickeln
• Effektive Kommunikation sowohl auf technischer Ebene als auch auf Stakeholder-Ebene
• Fähigkeit dazu Gehen Sie auf Kundenbedürfnisse und Schwachstellen ein, um Projektanforderungen zu sammeln oder zu verfeinern.
• Präsentieren Sie auf Konferenzen, Meetups und Webinaren.
• Einige technische Experten- Art der Beteiligung am Vertrieb
• Unterstützung des Vertriebs dabei, einen guten technischen Eindruck zu hinterlassen, indem potenziellen Kunden die richtigen technischen Fragen gestellt werden

Was ist drin? Sie?

• Wettbewerbsfähiges Gehalt : Genießen Sie ein monatliches B2B-Gehalt von 14.000 - 21.000 PLN / 3.600 - 5.400 USD + MwSt., basierend auf einer Vollzeitstelle Engagement.
• Großzügige bezahlte Freizeit: Profitieren Sie vonm 26 Tage bezahlter Urlaub, plus das Äquivalent der gesetzlichen Feiertage in Polen, schätzungsweise 13 Tage im Jahr 2024.
• Umfassender Krankenurlaub: Erhalten Sie 33 bezahlte Krankheitstage pro Jahr im Alter von 80 Jahren % Ihres Gehalts.
• Budget für berufliche Weiterentwicklung: Sie erhalten einen Zuschlag von 5 % zu Ihrem Gehalt für ein Budget für berufliche Weiterentwicklung für Aktivitäten, die Ihnen bei Ihrer Weiterentwicklung helfen.
• Flexible Fernarbeit: Nutzen Sie die Fernarbeit mit flexiblen Arbeitszeiten, die auf Ihre Zeitzone und Ihr Familienleben zugeschnitten sind.
• Schulungen und Konferenzen: Genießen Sie vier bezahlte Tage pro Jahr für Schulungen, Konferenzen, Veranstaltungen oder Workshops.
• Gesundheitsleistungen: Greifen Sie auf eine private Krankenversicherung (in Polen) oder ein Bargeldäquivalent zu, wenn Sie nicht in Polen sind.
• Fitnessvorteile: Erhalten Sie eine FitProfit- oder FitSport-Mitgliedskarte (in Polen) oder einen entsprechenden Bargeldbetrag, wenn Sie nicht in Polen sind.
• Lebensversicherung: Sie und Ihre Familie sind durch eine Lebensversicherung abgesichert.
• Persönlicher Assistent: Profitieren Sie von AskHenry, Ihrem Assistenten.

Was können Sie während des Rekrutierungsprozesses erwarten?

• Interview mit dem Personalvermittler (mit Live-Aufgabenzuweisung)
• Heimaufgabe
• 2 Interviews mit den Mitgliedern des ML-Teams
• Angebot

Must-have

• 2+ Jahre Erfahrung in einer ähnlichen Rolle

Hard Skills < /strong>

• Großartiger Software-Engineering-Hintergrund
• Umfangreiche Python-Kenntnisse
• Erfahrung mit PyTorch
• Erfahrung im Data Wrangling
• Erfahrung mit Pipelines für maschinelles Lernen und Experimentieren Reproduzierbarkeit
• Kenntnisse über MLOps-Praktiken
• Verständnis für fortgeschrittenes maschinelles Lernen (multimodales Training, der Einfluss der Chargenvorbereitung auf Training, Lernratenplan, Nutzung von Feature-Maps für neue Aufgaben usw.)
• Erfahrung im klassischen maschinellen Lernen (z. B. baumbasierte Modelle) sowie Deep Learning (z. B. , Computer Vision)

Soft Skills

• Ausgebildeter analytischer Denker
• Kann zwischen einer Hacker-Mentalität , die Dinge zum Laufen bringt, und einem organisierten Ingenieur wechseln, der sich beim Refactoring oder Aufbau wichtiger Pipeline-Elemente an Grundprinzipien hält
• Kann von technischen Problemen abstrahieren und auch auf hohem Niveau kommunizieren (nicht nur, wie wir Dinge tun, sondern auch, warum wir sie tun). )
• Kennen Sie Ihre Grenzen – können Sie erkennen, wann es an der Zeit ist, andere um Hilfe zu bitten
• Sehr gut Englisch (mindestens C1) - wir arbeiten ausschließlich auf Englisch

Persönliche Eigenschaften

• Selbstständig , dennoch bereit zur engen Zusammenarbeit
• Zuverlässig , hohe Standards, organisiert
• Neugierig in ML-Themen
• Offen für Remote-Arbeit, wie eine Remote-First-Arbeitskultur

Schön zu haben:

• Interesse oder Erfahrung an ML in den Biowissenschaften
• Öffentlich pProjekte (öffentliche Repositories, Profil auf Kaggle-ähnlichen Seiten/Geschichte von Hackathons usw.)
• Interesse oder Erfahrung an Data4Good (insbesondere Beitrag zur Gesundheitsversorgung/Arzneimittelentwicklung und Klimakrise/Erhaltung der biologischen Vielfalt)
• Geschichte der wissenschaftlichen Arbeiten (ML oder domänenspezifisch)
• Geschichte des öffentlichen Redens (Konferenzvorträge, Seminare, Unterricht)
• Wichtig ist, dass Kenntnisse in R keine Voraussetzung sind. Dies kann bei der Zusammenarbeit mit dem Anwendungsteam von Appsilon nützlich sein.