Starszy analityk danych / starszy inżynier uczenia maszynowego w LoopMe

– Stosowanie sztucznej inteligencji na dużą skalę w środowisku o dużym natężeniu ruchu Rola: Pełnoetatowy starszy inżynier uczenia maszynowego / starszy specjalista ds. danych Stanowisko dla wyjątkowego kandydata, który jest żywo zainteresowany stosowaniem systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Będziesz projektować i budować systemy uczenia maszynowego, które będą działać na danych ze świata rzeczywistego. Będziesz zaangażowany w cały cykl życia rozwoju systemu, od burzy mózgów na wstępne pomysły, poprzez prototypowanie, aż po wdrożenie kodu na poziomie produkcyjnym i wdrożenie. Praca polega na obsłudze miliardów punktów danych dziennie. LoopMe poczyniło znaczne inwestycje w sztuczną inteligencję. Jesteśmy zainteresowani przesuwaniem granic i wyprzedzaniem konkurencji, zamiast ponownego stosowania zmęczonych, starych systemów. Robimy to poprzez opracowywanie naprawdę nowych systemów uczenia maszynowego i stosowanie ich w ekscytujący i nowatorski sposób. Zapraszamy do zapoznania się z naszymi publikacjami w sekcji O zespole Data Science poniżej. (Druga praca zdobyła tytuł najlepszego artykułu na adKDD 2021.) Będziesz częścią grupy składającej się z 17 analityków i inżynierów danych pod kierunkiem wykwalifikowanego głównego analityka danych Leonarda Newnhama. Mamy solidną ocenę 5 gwiazdek i świetne opinie. Aby zrozumieć nasze wartości i sposób, w jaki lubimy pracować, zapoznaj się z sekcją „O zespole ds. analityki danych” poniżej. Jest to szansa, aby stać się częścią szybko rozwijającego się brytyjskiego start-upu technologicznego i zdobyć doświadczenie z pierwszej ręki na temat tego, jak działają technologie start-upy działają. Będziesz pracować w ekscytującym i dynamicznym środowisku w jednej z najbardziej innowacyjnych firm w przestrzeni AI. Kluczowe obowiązki: Pracujemy w małych, wysoce interaktywnych zespołach, korzystając z dwutygodniowych sprintów. Będziesz potrzebować silnych umiejętności komunikacyjnych. Oczekujemy również, że będziesz bardzo dbał o jakość swojego kodu: jego przejrzystość, dokumentację i testowanie. Będziesz pracować w małym zespole składającym się z 3-4 badaczy danych / inżynierów uczenia maszynowego. Będziesz projektować, budować i uruchamiać różne potoki, które odczytują terabajty danych i wydajnie je przetwarzają przy użyciu kilku różnych technik modelowania, w tym niektórych z naszych własnych nowatorskich algorytmów. Potoki te pozwolą uzyskać wyniki, które zostaną przekazane do systemów podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Niektóre z technologii, z których korzystamy, obejmują Google Cloud, Python, R, Docker, Kafka, Spark, Airflow, ElasticSearch, ClickHouse i różne algorytmy uczenia się pod nadzorem. Kluczowe umiejętności i doświadczenie: - Przynajmniej stopień licencjata w dyscyplinie matematycznej, takiej jak informatyka, Statystyka stosowana, matematyka, inżynieria lub fizyka na szanowanym uniwersytecie. Tytuł magistra lub doktora to bonus - 4 lub więcej lat komercyjnego doświadczenia w Pythonie - Doświadczenie w tworzeniu potoków uczenia maszynowego, które odczytują i przetwarzają duże ilości danych Dodatkowe kwalifikacje: - Doświadczenie w aukcjach licytacji w czasie rzeczywistym - Doświadczenie w tworzeniu oprogramowania w trybie Scrum / Agile - Praktyczna znajomość infrastruktury do obsługi systemów wysokiej dostępności. (ElasticSearch, Kafka, ClickHouse itp.) - Doświadczenie w Airflow O Tobie: - Doskonałe umiejętności komunikacyjne - będziesz pracować z kolegami w Wielkiej Brytanii i innych lokalizacjach - Ma dociekliwy umysł i zdyscyplinowane, naukowe podejście do wydobywania faktów i zrozumienia zaobserwowanych zachowań - Chcesz być częścią szybko rozwijającej się firmy o zasięgu globalnymambicje - Lubimy sprawiać, że praca staje się przyjemnością, dlatego wymagany jest dobry humor. Idealny kandydat będzie analizował dane z wielu perspektyw, potrafił myśleć nieszablonowo i skutecznie przekazywać pomysły i ustalenia współpracownikom zarówno technicznym, jak i nietechnicznym. Kluczem jest pasja do nowych technologii oraz chęć znalezienia prostych i eleganckich sposobów wdrażania prostych rozwiązań złożonych problemów. Korzyści: - Konkurencyjny pakiet wynagrodzeń - Setki milionów ludzi na całym świecie widzi Twoją pracę i korzysta z naszych produktów - Przejrzyste środowisko pracy - Przyjazne środowisko zespołu gdzie zachęca się do uczenia się i zdobywania nowych umiejętności- Dołącz do stabilnej, dochodowej firmy o wysokim wzroście O zespole Data Science:- Jesteśmy zespołem 17 inżynierów uczenia maszynowego, analityków danych i inżynierów danych budujących systemy w celu zastosowania najnowszych metod i badań AI problemy świata rzeczywistego. LoopMe zatrudnia ponad 300 pracowników, w tym 100 pracowników technicznych.- Jesteśmy rozproszonym zespołem z biurami w Londynie, Polsce i na Ukrainie. NIE jesteśmy zespołem outsourcingowym, jesteśmy zespołem prawdziwie rozproszonym, w którym wysłuchuje się pomysłów wszystkich.- Jesteśmy otwarci na nowe pomysły i aktywnie staramy się udoskonalać zarówno nasze systemy, jak i nasze praktyki rozwojowe. To zespół, na który każdy może mieć realny wpływ.- Jesteśmy zespołem włączającym i wspierającym, w którym ludzie lubią pracować ze swoimi współpracownikami i czują się doceniani.- Nasze wartości to: otwarta komunikacja, ciągła innowacja (szybko ponoszę porażkę, nie boimy się próbować) rzeczy), wszystkie pomysły są mile widziane, traktujemy ludzi uczciwie i oczekujemy tego, co najlepsze.- Wykonujemy naprawdę nowatorską i najnowocześniejszą pracę. Czasami publikujemy artykuły, które mogą dać przedsmak naszej pracy w zakresie automatycznego licytacji, na przykład: o Gradient Boosting Censored Regression for Winning Price Prediction in Real-Time Bidding, P Paliwal, O Renov, International Conference on Database Systems for Advanced Applications 2019o Hybrid Podwójnie cenzurowane wspólne uczenie się cen rezerwowych i ofert dla aukcjonerów wyższego szczebla, P Paliwal, L Stavrogiannis, ADKDD 2021 (zdobywca nagrody za najlepszy artykuł)