Инженер по машинному обучению в Shelf

Инженер по машинному обучению Вроцлав (Польша) О Shelf Shelf совершает революцию в генеративном искусственном интеллекте, предлагая организациям безопасный способ внедрения больших языковых моделей для масштабирования своих знаний, повышения производительности сотрудников и повышения удовлетворенности клиентов. Наша технология оценивает, выявляет проблемы, определяет приоритетность улучшений и постоянно отслеживает контент, чтобы превратить знания организации в инфраструктуру для поддержки генеративного искусственного интеллекта. В число наших клиентов входят лидеры из списка Fortune 100 в разных отраслях и на континентах, и мы переживаем захватывающий период быстрого роста. Инженер по машинному обучению. Отдел исследований и разработок играет ключевую роль в том, чтобы заставить компанию совершить прорыв на рынке. Наша команда стремится к инженерному совершенству и гибкости при разработке решений. Мы используем последние достижения в области облачных технологий, НЛП и машинного обучения для создания услуг, используемых ведущими корпоративными компаниями и известными брендами, включая Glovo, HelloFresh, Herbalife и Harvard Business Review. В качестве инженера по машинному обучению вы будете отвечать за проектирование и разработку систем, обучение и обслуживание готовых к производству моделей на основе машинного обучения для решения самых сложных проблем на данный момент. У вас есть реальный шанс повлиять на тысячи пользователей, повлиять на разработку продуктов и работать вместе с опытными инженерами и специалистами по обработке данных. Мы ищем человека, который имеет: Более 2 лет опыта работы с подтвержденным опытом в области машинного обучения и анализа данных. Солидный опыт программирования на Python. Уверенное устное и письменное общение на английском языке. Понимание основ машинного обучения (например, контролируемое/неконтролируемое обучение, классификация, регрессия, проверка). Понимание НЛП. основы Опыт разработки, развертывания, оптимизации и поддержки решений машинного обучения. Опыт работы с AWS (SageMaker, Lambda, SQS, SNS, DynamoDB, Step Functions, Batch, ECS, EC2, S3). Опыт работы с крупномасштабными неструктурированными и структурированными наборами данных. и баз данных. Опыт создания сервисов REST API. Asaplus. Опыт работы с Postgres, RDS. Знакомство с Pinecone, ElasticSearch, DeepLake или другими векторными базами данных. Знание контейнерных сервисов (Docker, Kubernetes и т. д.). Опыт работы с Terraform. Использование LangChain, OpenSource LLMModels, Prompt Engineering, OpenAIAPI. Опыт работы с фреймворками и библиотеками ML: PyTorch, Scikit-Learn, HuggingFace, fastText, Gensim, numpy, pandas Опыт работы с инструментами и фреймворками обработки данных (Apache Spark, Airflow и т. д.) Знакомство с методами оптимизации и сжатия моделей (дистилляция, обрезка, квантование, и т. д.) Вы будете: Создавать API-интерфейсы для сервисов ML в самодостаточной команде разработчиков, которая часто отправляет код в производство. Разрабатывать технические проекты, как только вы лучше ознакомитесь с общей архитектурой. Тесно сотрудничать с менеджерами по продукту, чтобы набросать требования к дизайну с учетом технических ограничений на начальном этапе разработки функций. Нести ответственность. за функции, которые вы создали и отправили в производство. Используйте сервисы AWS для создания инфраструктуры как кода с использованием Terraform. Регулярно проводите проверки кода своих коллег. Вносите вклад в улучшение общей инженерной культуры, делясь своим уникальным опытом, знаниями, передовыми практиками и шаблонами. Что предлагает полка: Неограниченные опционы на акции компании, оставляет оборудование: MacBook Pro Современный технический стек. Разработка программного обеспечения с открытым исходным кодом Зачем полка По данным MarketWatch в ноябре 2022 года, объем мирового рынка управления знаниями оценивался в 405 миллиардов долларов США в 2021 году, и ожидается, что среднегодовой темп роста составит 18,12% в течение прогнозируемого периода, достигнув 1,1 триллиона долларов США к 2027 году. Наша команда лидеров обладает глубокими знаниями в области управления знаниями и области искусственного интеллекта. опыт и опыт работы в сфере корпоративных SaaS для реализации этого плана. Мы привлекли финансирование на сумму более 60 миллионов долларов США, а в число наших инвесторов входят Tiger Global, Insight Partners, Connecticut Innovations и другие. Наша платформа неизменно занимает первое место по общему удобству использования по версии Gartner Digital Markets и получила награду «Самая простая в использовании», Награды «Самое простое администрирование» и «Высшее внедрение» от G2., а также награды «Продукт года» и награды за инновации от ведущих изданий, таких как CIO Review. У нас высокие темпы роста благодаря самому инновационному продукту в нашей категории — 3Xgrowth в течение трех лет подряд. Сейчас у нас более 100 сотрудников во многих штатах США и европейских странах, и у нас есть амбициозные цели по набору персонала на следующий год.