Leitender KI/ML-Ingenieur in Nexro

Über Nexro: Wir sind ein Startup, das die Zukunft für Musikkünstler und ihre Teams vorhersagt. Mit unserer Technologie können Künstler die prognostizierten beruflichen Veränderungen erkennen und verstehen, wie sie ihre Karriere vorantreiben können. Wir tun dies, indem wir Daten von verschiedenen Plattformen wie sozialen Medien, Streaming und Radio sammeln und unsere KI-Modelle verwenden. Das Team ist hauptsächlich in Norwegen ansässig, wir arbeiten jedoch aus der Ferne. Der CEO kommt aus Kiew, Ukraine, und die anderen Teammitglieder repräsentieren vier Länder. Warum sich bewerben? Wir sind auf der Suche nach Menschen mit Leidenschaft und dem Wunsch, Nexro dabei zu helfen, sein Produkt zum Leben zu erwecken. Wir empfehlen Ihnen, sich zu bewerben, auch wenn Ihre Erfahrung nicht allen aufgeführten Anforderungen entspricht. Sind Sie ein engagierter Profi mit einer Leidenschaft für maschinelles Lernen und dessen Potenzial, die Musikindustrie zu revolutionieren? Gedeihen Sie in einem nicht wettbewerbsorientierten und hochmodernen Umfeld? Interessieren Sie sich für Projekte in der Frühphase, sich ständig verändernde Arbeitsumgebungen und Produktentwicklungen? Als Teil von Nexro sind Sie ein wesentlicher Helfer bei der Markteinführung unseres Produkts. Sie werden Teil unseres technologischen Fortschritts sein und gleichzeitig mit strategischen Entscheidungen, Partnern und zukünftigen Kunden zusammenarbeiten. Autonomie und Entschlossenheit sind in dieser Position von entscheidender Bedeutung, da wir ein kleines Team mit großen Meilensteinen vor uns haben. Sie würden einem kleinen, flexiblen Team beitreten, in dem jeder seine Verantwortung trägt und jeder auf das gleiche Ziel hinarbeitet. Anforderungen: – Mehr als drei Jahre kommerzielle Erfahrung in Data Science und maschinellem Lernen, mit Fachkenntnissen in der Zeitreihenprognose. – Kenntnisse in Python mit Schwerpunkt auf OOP, Nachweis der Fähigkeit, modular zu schreiben und leicht verständlicher Code. – Praktische Erfahrung mit multivariaten Prognosemodellen. – Mathematischer Hintergrund, insbesondere Inoptimierungsmethoden. – Erfahrung mit Python-Bibliotheken wie NumPy, Pandas und PyTorch/TensorFlow für maschinelle Lernaufgaben. – Kenntnisse in der Verwaltung und Abfrage von SQL und NoSQL-Datenbanken. – Vertrautheit mit Git. Schön zu haben: – Erfahrung mit Cloud-Plattformen, insbesondere Google Cloud Platform und Azure. – Verständnis von CI/CD-Prinzipien. – Praktische Erfahrung mit Flask- und Docker-Frameworks. – Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft, Mathematik, Statistik, oraverwandter Bereich. – Vertrautheit mit Modellinterpretierbarkeitsalgorithmen.