Średni/starszy inżynier ML w Provectus

4 września 2024 r

Średni/starszy inżynier ML

Київ, Одеса, Вроцлав (Польща), Єреван (Вірменія), Новий Сад (Сербія), віддалено

Dołącz do nas w Provectus , aby być częścią zespołu zajmującego się tworzeniem najnowocześniejszych rozwiązań technologicznych, które mają pozytywny wpływ na społeczeństwo. Nasza firma specjalizuje się w technologiach AI i ML, usługach w chmurze oraz inżynierii danych i jesteśmy dumni z naszej zdolności do wprowadzania innowacji i przesuwania granic tego, co jest możliwe.

Jako inżynier ML będziesz mieć zapewnione wszelkie możliwości rozwoju.

Pracujmy razem, aby zbudować lepszą przyszłość dla wszystkich!

Wymagania:

• Znajomość standardowych algorytmów ML i podstawowa matematyka.
• Duże, praktyczne doświadczenie z LLM w produkcji, architekturze RAG i systemach agentowych
• Zdecydowanie preferowane doświadczenie w AWS Bedrock
• Praktyczne doświadczenie w rozwiązywaniu zadań klasyfikacji i regresji ogólnie rzecz biorąc, inżynieria funkcji.
• Praktyczne doświadczenie z modelami ML w produkcji.
• Praktyczne doświadczenie w co najmniej jednym przypadku użycia z następujących dziedzin: NLP, LLM i silniki rekomendacji.
• Solidne umiejętności inżynierii oprogramowania (tj. umiejętność tworzenia dobrze zorganizowanych modułów, a nie tylko skryptów notatników).
• Znajomość języka Python, Docker.
• Poziom języka angielskiego – mocny średniozaawansowany.
• Doskonałe umiejętności komunikacji i rozwiązywania problemów.

Będzie dodatkowym atutem:

• Praktyczne doświadczenie z platformami chmurowymi (preferowany stos AWS, np. Amazon SageMaker, ECR, EMR, S3, AWS Lambda) .
• Praktyczne doświadczenie z modelami głębokiego uczenia się.
• Doświadczenie z taksonomiami lub ontologiami.
• Praktyczne doświadczenie z potokami uczenia maszynowego do organizowania skomplikowanych przepływów pracy.
• Praktyczne doświadczenie ze Spark/Dask, wielkie oczekiwania.

Obowiązki:

• Tworzenie modeli ML od podstaw lub ulepszanie istniejących modeli.
• Współpracuj z zespołem inżynierów, analitykami danych i menedżerami produktu nad modelami produkcyjnymi.
• Opracuj plan eksperymentów.
• Skonfiguruj powtarzalne środowisko eksperymentów i obsługuj potoki eksperymentów.
• Monitoruj i utrzymuj modele uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym, aby zapewnić optymalną wydajność.
• Twórz przejrzystą i kompleksową dokumentację dotyczącą modeli, procesów i potoków uczenia maszynowego.
• Bądź na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w zakresie ML i AI oraz proponuj innowacyjne rozwiązania.