Исследователь и инженер искусственного интеллекта в PIN-UP.TECH

Требования

• 3+ года профессионального опыта работы с Python;
• Опыт использования ML в производстве;
• Способность писать код производственного уровня на Python;
• системы персонализации AI/ML в масштабе;
• сильный опыт в области машинного обучения и разработки программного обеспечения;
• Опыт работы с лучшие практики в разработке программного обеспечения, включая контроль версий, тестирование и непрерывную интеграцию;
• фундаментальные знания в области науки о данных;
• активное отношение к проверке предположений и поиску решений.
>

Плюс будет

• Опыт работы с операциями машинного обучения (MLOps) (веса, смещения и т. д.);
< li>Опыт работы с моделью языка видения для рекомендательных приложений;
• Опыт работы с моделями вознаграждения в приложениях обучения с подкреплением;
• Комплексный опыт обучения, оценки, тестирования и развертывания. Решения ML в производстве;
• Опыт работы с библиотеками Hugging Face и т. д.;
• Опыт работы с AI-конвейерами, Backend и AWS.

< strong>Мягкие навыки

• Лидерство;
• Одержимость продуктом;
• Инновации;
• Предвидимые действия;< /li>
• Решение проблем;
• Независимость;
• Самоорганизованность.

Обязанности

Основные обязанности:

• Написание производственного кода, соответствующего высоким стандартам качества и удобства сопровождения нашей компании;
• Разработка моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, логический вывод, настройка и обучение моделей. . Модели оптимизации;
• развертывание моделей в производственной среде;
• способствование внедрению лучших практик в разработке и обслуживании моделей искусственного интеллекта, чтобы быть в курсе последних тенденций и исследований отрасли;
>
• Создавайте и улучшайте нашу инфраструктуру MLOps, чтобы иметь надежный цикл обратной связи с наиболее подходящими метриками для дальнейшей оптимизации каждого варианта использования;
• Работайте совместно с другими командами и техническими отделами;
• >Вы станете частью Agile-команды, ориентированной на миссию (Scrum/Kanban).

Лидерство в дизайне:

• Предлагайте и оценивайте решения задач дизайна, используя ваш опыт для выявления и оценки новых технологий и сторонних компонентов;
• Представление проектов технической команде, способствуя стратегическому согласованию технических решений.

Стандарты и Лучшие практики:

• пропагандировать и устанавливать стандарты внутри команды и более широкого технического сообщества;
• решать операционные аспекты, уделяя приоритетное внимание таким проблемам, как технический долг, нефункциональные требования, и производительность производственной среды.

Наш стек

Python, SQL, TensorFlow, PyTorch, Scikit Learn, Snowpark, Snowflake, CI/ CD, Docker, docker-compose, Gitlab, JIRA.
Глубокое обучение, Bandits, CausalML, модели вознаграждения, модель Vision-language или обучение с подкреплением.

Наши преимущества для вас

Наши преимущества