Mittlerer/leitender ML-Ingenieur in Provectus

Kommen Sie zu Provectus und werden Sie Teil eines Teams, das sich der Entwicklung modernster Technologielösungen widmet, die einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft haben. Unser Unternehmen ist auf KI- und ML-Technologien, Cloud-Dienste und Datentechnik spezialisiert und wir sind stolz auf unsere Fähigkeit, Innovationen zu entwickeln und die Grenzen des Möglichen zu erweitern. Als ML-Ingenieur erhalten Sie alle Möglichkeiten zur Entwicklung und zum Wachstum .Lasst uns zusammenarbeiten, um eine bessere Zukunft für alle aufzubauen! Anforderungen: Sicher mit Standard-ML-Algorithmen und der zugrunde liegenden Mathematik; Praktische Erfahrung mit der Lösung von Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben im Allgemeinen, Feature-Engineering; Praktische Erfahrung mit ML-Modellen in der Produktion; Praktische Erfahrung mit einem oder mehreren Anwendungsfällen aus den folgenden Bereichen: CV, NLP, GenAI , LLM, Prognosen, Empfehlungs-Engines; Solide Software-Engineering-Kenntnisse (d. h. die Fähigkeit, gut strukturierte Module zu erstellen, nicht nur Notebook-Skripte); Python-Kenntnisse, Docker; Englischkenntnisse – gute Mittelstufe. Ein Pluspunkt: Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS). Stack wird bevorzugt, z. B. Amazon SageMaker, ECR, EMR, S3, AWS Lambda);Praktische Erfahrung mit Deep-Learning-Modellen;Praktische Erfahrung mit Machine-Learning-Pipelines zur Orchestrierung komplizierter Arbeitsabläufe;Praktische Erfahrung mit Spark/Dask, große ErwartungenVerantwortlichkeiten:Erstellen von ML-Modellen aus bestehende Modelle zerkratzen oder verbessern; Arbeiten Sie mit dem Engineering-Team, Datenwissenschaftlern und Produktmanagern zusammen, um Produktionsmodelle zu erstellen. Entwicklung einer Experimentier-Roadmap; Richten Sie eine reproduzierbare Experimentierumgebung ein und implementieren Sie Experimentierpipelines Zeig mehr Zeige weniger Посадовий рівень Не застосовується Typ зайнятості Erster Robotertag Weitere Informationen Finanzen und Beratung Galuzi Finanzielle Vorteile in der Zukunft