Инженер по искусственному интеллекту (м/ж/х) в payever

Мы только что открыли новую удаленную внештатную должность с полной занятостью в качестве инженера по искусственному интеллекту в нашей немецкой Fintech-компании, основанной в 2013 году и обслуживающей более 5000 предприятий в 9 европейских странах. Наша «payever CommerceOS» использует 28 бизнес-решений, включая интернет-магазин, платежную систему, обмен сообщениями. и маркетинг, чтобы помочь бизнесу начать, вести и расти. ПОЧЕМУ ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ К НАМ? Работайте с нами удаленно в долгосрочной перспективе. Зарабатывайте большую зарплату в долларах США. Получайте безопасную оплату в качестве фрилансера от немецкой компании. Развивайтесь профессионально. КАК ПОЛУЧИТЬ ЭТУ РАБОТУ1. Нажмите «Применить»2. Закажите оценку3. Excel в Tasks4. Получите контракт (в течение 24 часов). Минимальные требования: Навыки глубокого обучения: владение фреймворками глубокого обучения, в частности TensorFlow, с практическим опытом построения и обучения моделей для различных задач обработки естественного языка. Последовательное обучение: глубокое понимание и практический опыт работы с такими моделями, как TFGPT2LMHeadModel, для последовательного обучения, особенно подходит для разработки диалоговых систем искусственного интеллекта, таких как чат-боты. Опыт классификации текста: навыки построения моделей классификации текста для таких задач, как категоризация продуктов, использование крупномасштабных наборов данных. Программирование на Python. Навыки: Хорошее знание языка программирования Python, необходимое для реализации алгоритмов машинного обучения, манипулирования данными и развертывания моделей. Дополнительные требования: Навыки обработки естественного языка: Знакомство с методами и алгоритмами НЛП, включая анализ настроений, распознавание именованных объектов и семантическое понимание. для расширения возможностей чат-ботов и моделей классификации текста. Инженерия предварительной обработки данных: способность предварительно обрабатывать и преобразовывать необработанные текстовые данные в подходящие форматы для обучения модели. Оценка и оптимизация модели: опыт оценки производительности модели с использованием соответствующих показателей и методов. Опыт развертывания: знания развертывания моделей машинного обучения в производственных средах, включая интеграцию с существующими системами и платформами для обеспечения бесперебойной работы и масштабируемости. Желаемые квалификации: Расширенные архитектуры моделей: навыки разработки и внедрения передовых архитектур нейронных сетей, выходящих за рамки базовых моделей, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN). ), сверточные нейронные сети (CNN) или модели преобразователей. Опыт работы с крупномасштабной обработкой данных: знание инфраструктур распределенных вычислений, таких как Apache Spark, и опыт эффективной обработки и обработки крупномасштабных наборов данных для обучения моделей машинного обучения. Естественный язык Опыт генерации: способность разрабатывать и реализовывать модели генерации естественного языка для создания человеческого текста или повествований на основе структурированных или неструктурированных данных. Показать больше Показать меньше Посадовый рівень Базовый рівень Тип занятости Повний рабочий день Посадові обИнженерия и Информационные технологии Отрасли Встроенные программные продукты