Inżynier uczenia maszynowego w Appsilon w Appsilon

O Appsilon

Appsilon to ambitny i szybko rozwijający się software house oraz firma konsultingowa specjalizująca się w uczeniu maszynowym i systemach wspierania działań, współpracująca z klientami z listy Fortune 500 na całym świecie Globus.

Inspiracją dla naszej wyjątkowej firmy jest misja poprawy naszego społeczeństwa i środowiska.

Coraz bardziej koncentrujemy się na naukach przyrodniczych, w tym na ulepszaniu opracowywania leków, wspieraniu badań z zakresu biologii molekularnej, zagadnieniach związanych z opieką zdrowotną i ochroną różnorodności biologicznej.

Mamy silny zespół ekspertów Machine Learning i zrealizowaliśmy długoterminowe projekty badawczo-rozwojowe oraz szybką weryfikację koncepcji. Współpracujemy z przedsiębiorstwami, startupami i partnerami akademickimi.

Jako Appsilon jesteśmy także światowym liderem w zakresie R i Shiny, które są wykorzystywane przez firmy każdej wielkości do tworzenia aplikacji danych. Kiedy firmy napotykają trudne problemy lub chcą inicjować projekty korporacyjne na dużą skalę, zwracają się do nas.

Twoja rola jako inżyniera uczenia maszynowego

Regularne obowiązki będą obejmować:

• Przygotowanie danych
• Zbierz dane ze źródła (ułatwij transfer dużego statycznego zbioru danych lub połącz się ze źródłem aktywnej bazy danych)
• Przekształć dane w celu przygotowania do modelowania (np. zmiany rozmiaru obrazów, konwersji formatów, uzyskania etykiet)
• EDA – eksploracyjna analiza danych
• Zrozumienie odpowiednich właściwości danych Statystyki (np. rozkłady klas w proponowanym podziale pociąg-test są wypaczone)
• Problemy z danymi (np. zdjęcia szybko poruszających się obiektów wykonane w nocy są rozmyte)
• Charakterystyka zbioru danych (podobieństwa i różnice z znane zbiory danych)
• Wizualizuj wyniki
• Modelowanie
• Wybierz lub zaprojektuj odpowiednią architekturę modelu
• Wybierz lub zdefiniuj niestandardowy zestaw strat
• Przeprowadzaj, monitoruj i śledź szkolenie modeli Badaj wydajność modeli, identyfikuj mocne i słabe punkty
• Praca według standardów inżynierii oprogramowania
• Upewnij się, że potoki danych i modelowania są modułowe i powtarzalne
• Napisz kod, do którego można łatwo powrócić i ponownie wykorzystać w nowych kontekstach
• Potok konfiguracja i ulepszenia
• Skonfiguruj infrastrukturę chmurową potrzebną do przechowywania danych, modelowania i obsługi modeli)
• Skonfiguruj i pomóż w utrzymaniu praktyk MLOps
• Użyj znane i nowe narzędzia spełniające wymagania projektowe
• Prowadzenie spotkań z klientami
• Skuteczna komunikacja zarówno na poziomie technicznym, jak i interesariuszy
• Umiejętność szczegółowo poznać potrzeby klienta i newralgiczne punkty, aby zebrać lub udoskonalić wymagania projektu
• Obecny na konferencjach, spotkaniach, seminariach internetowych
• Niektórzy eksperci techniczni- typu zaangażowanie w sprzedaż
• Pomaganie sprzedaży w zrobieniu dobrego wrażenia technicznego poprzez zadawanie potencjalnym klientom właściwych pytań technicznych

Do czego to służy ty?

• Konkurencyjne wynagrodzenie : Ciesz się miesięcznym wynagrodzeniem B2B w wysokości 14 000 - 21 000 PLN / 3 600-5 400 USD + VAT, w oparciu o pełny etat zobowiązanie.
• Obfity płatny czas wolny: Korzyścim 26 dni płatnego urlopu plus równowartość dni ustawowo wolnych od pracy w Polsce, szacowanych na 13 dni w 2024 roku.
• Całościowe zwolnienie lekarskie: Otrzymuj 33 płatne dni chorobowe rocznie w godz. 80 % Twojego wynagrodzenia.
• Budżet rozwoju zawodowego: Otrzymasz dodatek w wysokości 5% do swojego wynagrodzenia przeznaczony do budżetu rozwoju zawodowego na działania, które pomogą Ci się rozwijać.
• Elastyczna praca zdalna: ciesz się pracą zdalną w elastycznych godzinach pracy dostosowanych do Twojej strefy czasowej i życia rodzinnego.
• Szkolenia i konferencje: Cztery płatne dni w roku przeznaczone na szkolenia, konferencje, wydarzenia lub warsztaty.
• Świadczenia zdrowotne: Skorzystaj z prywatnego ubezpieczenia zdrowotnego (w Polsce) lub ekwiwalentu pieniężnego, jeśli nie przebywasz w Polsce.
• Korzyści Fitness: Otrzymaj kartę członkowską FitProfit lub FitSport (w Polsce) lub ekwiwalent pieniężny, jeśli nie przebywasz w Polsce.
• Ubezpieczenie na życie: Ty i Twoja rodzina będziecie objęci ubezpieczeniem na życie.
• Osobisty asystent: Skorzystaj z AskHenry, Twojego asystenta.

Czego możesz się spodziewać podczas procesu rekrutacji?

• Wywiad z Rekruterem (z przydziałem zadania na żywo)
• li>
• Zadanie domowe
• 2 Wywiady z członkami Zespołu ML
• Oferta

Must-have

Wymagania:

• ponad 2 lata doświadczenia na podobnym stanowisku

Umiejętności twarde < /strong>

• Świetna inżynieria oprogramowania
• Rozległa znajomość Pythona
• Doświadczenie z PyTorch
• Doświadczenie w przetwarzaniu danych
• Doświadczenie w potokach uczenia maszynowego i eksperymentowaniu odtwarzalność
• Znajomość praktyk MLOps
• Zrozumienie zaawansowanego uczenia maszynowego (szkolenia multimodalne, wpływ przygotowania partii na szkolenia, harmonogram tempa nauki, wykorzystanie map funkcji do nowych zadań itp.)
• Doświadczenie w klasycznym uczeniu maszynowym (np. modele oparte na drzewach), a także głębokim uczeniu się (np. , wizja komputerowa)

Umiejętności miękkie

• Wyszkolony myśliciel analityczny
• Potrafi przełączać się między mentalnością hakera , chcącego sprawić, by wszystko działało, a zorganizowanym inżynierem przestrzegającym podstawowych zasad podczas refaktoryzacji lub budowania kluczowych elementów rurociągu
• Potrafi abstrahować od problemów technicznych i komunikować się również na wysokim poziomie (nie tylko jak, ale dlaczego to robimy )
• Znaj swoje ograniczenia – potrafisz dostrzec, kiedy nadszedł czas, aby poprosić innych o pomoc
• Bardzo dobrze Angielski (co najmniej C1) - pracujemy wyłącznie w języku angielskim

Cechy osobowości

• Samodzielność , a jednocześnie chętni do ścisłej współpracy
• Niezawodni , wysokie standardy, zorganizowani
• Ciekawi tematów ML
• Otwartość na pracę zdalną, taką jak kultura pracy zdalnej


Miło jest mieć:

• Zainteresowania lub doświadczenie w zakresie ML stosowanego w naukach przyrodniczych
• Publiczny pprojekty (publiczne repozytoria, profil na stronach typu Kaggle/historia hackatonów itp.)
• Zainteresowania lub doświadczenie w Data4Good (szczególnie wkład w opiekę zdrowotną/odkrywanie leków i kryzys klimatyczny/ochronę różnorodności biologicznej)
• Historia artykułów naukowych (ML lub dziedzinowych)
• Historia wystąpień publicznych (konferencje, seminaria, nauczanie)
• Co ważne, znajomość języka R nie jest wymagana. Może być przydatny we współpracy z zespołem aplikacji w Appsilon.

O Appsilon

Appsilon to ambitny i szybko rozwijający się software house oraz firma konsultingowa specjalizująca się w uczeniu maszynowym i systemach wspierania działań u klientów z listy Fortune 500 na całym świecie.

Inspiracją dla naszej wyjątkowej firmy jest misja poprawy naszego społeczeństwa i środowiska.

Coraz bardziej koncentrujemy się na naukach przyrodniczych, w tym na ulepszaniu opracowywania leków, wspieraniu badań z zakresu biologii molekularnej, zagadnieniach związanych z opieką zdrowotną i ochroną różnorodności biologicznej.

Mamy silny zespół ekspertów Machine Learning i zrealizowaliśmy długoterminowe projekty badawczo-rozwojowe oraz szybką weryfikację koncepcji. Współpracujemy z przedsiębiorstwami, startupami i partnerami akademickimi.

Jako Appsilon jesteśmy także światowym liderem w zakresie R i Shiny, które są wykorzystywane przez firmy każdej wielkości do tworzenia aplikacji danych. Kiedy firmy napotykają trudne problemy lub chcą inicjować projekty korporacyjne na dużą skalę, zwracają się do nas.

Twoja rola jako inżyniera uczenia maszynowego

Regularne obowiązki będą obejmować:

• Przygotowanie danych
• Zbierz dane ze źródła (ułatwij transfer dużego statycznego zbioru danych lub połącz się ze źródłem aktywnej bazy danych)
• Przekształć dane w celu przygotowania do modelowania (np. zmiany rozmiaru obrazów, konwersji formatów, uzyskania etykiet)
• EDA – eksploracyjna analiza danych
• Zrozumienie odpowiednich właściwości danych Statystyki (np. rozkłady klas w proponowanym podziale pociąg-test są wypaczone)
• Problemy z danymi (np. zdjęcia szybko poruszających się obiektów wykonane w nocy są rozmyte)
• Charakterystyka zbioru danych (podobieństwa i różnice z znane zbiory danych)
• Wizualizuj wyniki
• Modelowanie
• Wybierz lub zaprojektuj odpowiednią architekturę modelu
• Wybierz lub zdefiniuj niestandardowy zestaw strat
• Przeprowadzaj, monitoruj i śledź szkolenie modeli Badaj wydajność modeli, identyfikuj mocne i słabe punkty
• Praca według standardów inżynierii oprogramowania
• Upewnij się, że potoki danych i modelowania są modułowe i powtarzalne
• Napisz kod, do którego można łatwo powrócić i ponownie wykorzystać w nowych kontekstach
• Potok konfiguracja i ulepszenia
• Skonfiguruj infrastrukturę chmurową potrzebną do przechowywania danych, modelowania i obsługi modeli)
• Skonfiguruj i pomóż w utrzymaniu praktyk MLOps
• Użyj znane i nowe narzędzia spełniające wymagania projektowe
• Prowadzenie spotkań z klientami
• Skuteczna komunikacja zarówno na poziomie technicznym, jak i interesariuszy
• Umiejętność szczegółowo poznać potrzeby klienta i problemy, aby zebrać lub udoskonalić wymagania projektu
• Obecność na konferencjach, spotkaniach, webinariach
• Pewne zaangażowanie w sprzedaż na poziomie technicznym i eksperckim
• Wspieranie sprzedaży w zrobieniu dobrego wrażenia technicznego poprzez zadawanie potencjalnym klientom właściwych pytań technicznych

Co z tego będziesz mieć?

< li> Konkurencyjne wynagrodzenie : Ciesz się miesięcznym wynagrodzeniem B2B w wysokości 14 000 - 21 000 PLN / 3 600 - 5 400 USD + VAT, w oparciu o pełny etat.
• Hojny płatny czas wolny: Skorzystaj z 26 dni płatnego urlopu plus równowartość dni ustawowo wolnych od pracy w Polsce, szacowanych na 13 dni w 2024 roku.
• Kompleksowe zwolnienie lekarskie: Otrzymuj 33 płatne dni chorobowe rocznie w wysokości 80% swojego wynagrodzenia.
• Budżet rozwoju zawodowego: Otrzymasz dodatek w wysokości 5% do swojego wynagrodzenia przeznaczony do budżetu rozwoju zawodowego na działania, które pomogą Ci się rozwijać.
• Elastyczna praca zdalna: ciesz się pracą zdalną w elastycznych godzinach pracy dostosowanych do Twojej strefy czasowej i życia rodzinnego.
• Szkolenia i konferencje: Cztery płatne dni w roku przeznaczone na szkolenia, konferencje, wydarzenia lub warsztaty.
• Świadczenia zdrowotne: Skorzystaj z prywatnego ubezpieczenia zdrowotnego (w Polsce) lub ekwiwalentu pieniężnego, jeśli nie przebywasz w Polsce.
• Korzyści Fitness: Otrzymaj kartę członkowską FitProfit lub FitSport (w Polsce) lub ekwiwalent pieniężny, jeśli nie przebywasz w Polsce.
• Ubezpieczenie na życie: Ty i Twoja rodzina będziecie objęci ubezpieczeniem na życie.
• Osobisty asystent: Skorzystaj z AskHenry, Twojego asystenta.

Czego możesz się spodziewać podczas procesu rekrutacji?

• Wywiad z Rekruterem (z przydziałem zadania na żywo)
  • li>
  • Zadanie domowe
  • 2 Wywiady z członkami Zespołu ML
  • Oferta
  ,[]
  < b> Wymagania: Python, PyTorch, Machine learning, MLOps, Deep learning, Computer Vision, Abstrakt
  Dodatkowo: Abonament sportowy, Budżet szkoleniowy, Prywatna opieka medyczna, Małe zespoły, Międzynarodowe projekty.