Inżynier M.L w DataRoot Labs

Naszym klientem jest projekt na wczesnym etapie, brytyjski startup, który opracowuje narzędzie diagnostyczne dla czołowych firm biotechnologicznych/farmaceutycznych. Poszukujemy osób zainteresowanych stosowanym uczeniem maszynowym, szczególnie finansami i biotechnologią.

Rola ta leży na styku uczenia maszynowego i matematyki. Poszukujemy kandydatów z mocnym zapleczem matematycznym, którzy będą współtworzyć wczesną wersję produktu, a później pracować nad jej udoskonaleniem. Idealny kandydat będzie wysoce zmotywowany, dobrze zorganizowany i zdolny do pracy zdalnej w Kijowie, w ramach spotkań osobistych w Kijowie raz na kwartał. 

Działanie w metodyce zwinnej, z dwutygodniowym planowaniem sprintów i codziennymi 15-minutowymi stand-upami. Zadania będą oceniane pod kątem złożoności, a nie czasu. Stanowisko to oferuje długoterminową możliwość pracy nad różnymi projektami uczenia maszynowego, szczególnie w sektorach biotechnologii i finansów, z możliwością otrzymania nagród finansowych i opcji na akcje.

Wybrany kandydat będzie miał możliwość kieruje działaniami inżynieryjnymi i rozwojowymi dla przyszłych produktów biotechnologicznych i finansowych, które wpisują się w tę samą dziedzinę automatyzacji wiedzy specjalistycznej w danej dziedzinie. Obszary będą skupione na aplikacjach medycznych i finansowych.

Wymagania:

• Doświadczenie w Solid Python (3 lata +)
• Specjalistyczne doświadczenie i wiedza w zakresie regresji liniowej, procesów Gaussa, rozkładu pojedynczych wartości, ukrytych modeli Markowa
• Dobre umiejętności matematyczne (algebra liniowa, geometria analityczna, rozkłady macierzy, rachunek wektorowy, rozkłady prawdopodobieństwa
  i ciągła optymalizacja)
• Doświadczenie na platformie Azure (Azure K8, maszyny wirtualne itp.), Jupyter Notebooks, VS Code
• Znajomość technik wdrażania ML
• At Angielski przynajmniej średnio zaawansowany w piśmie/w mowie
• Lokalizacja w Kijowie

Będzie plusem:

• Znajomość istniejących, ale świeżych narzędzi AI, rynków AI itp.
• Doświadczenie w zakresie uczenia maszynowego na krawędziach

Kluczowe obowiązki:

• Rozwiązywanie trudnych problemów i znajdowanie kreatywnych sposobów ich rozwiązania
• Utrzymanie i optymalizacja rozwiązania w celu uzyskania maksymalnej szybkości i elastyczności
< li>Prowadź, dostrajaj i trenuj duże sieci neuronowe
• Pisz czysty kod nadający się do ponownego użycia
• Udoskonalaj swoje umiejętności i bądź na bieżąco z pojawiającymi się technologiami

Co oferujemy:

•  Praca na najnowszym sprzęcie technicznym (najnowszy MacBook Pro)
• Praca zdalna lub hybrydowa
•  20 dni roboczych corocznego urlopu
•  Kursy języka angielskiego, wydarzenia edukacyjne iamp; Konferencje lub inne świadczenia edukacyjne
•  Ubezpieczenie medyczne i nieograniczone zwolnienia lekarskie
• Możliwe opcje na akcje