Пссс...може, досить читати мовою окупанта?
Переходь на українську версію сторінки!

Вакансия закрыта компанией
Найти похожие вакансии
Следующая вакансия

Инженер по машинному обучению @ Appsilon в Appsilon

Размещено больше 30 дней назад

6 просмотров

Appsilon

Appsilon

0
0 отзывов
Без опыта
Варшава
Полный рабочий день

Переведено Google

О Appsilon Appsilon — амбициозная и быстрорастущая компания по производству программного обеспечения и консалтинговая компания, специализирующаяся на машинном обучении и системах поддержки действий с клиентами из списка Fortune 500 по всему миру. Глобус. Наша уникальная компания вдохновлена ​​миссией по улучшению нашего общества и окружающей среды. Мы уделяем все больше внимания наукам о жизни, включая совершенствование разработки лекарств, стимулирование исследований в области молекулярной б

О Appsilon

Appsilon — амбициозная и быстрорастущая компания по производству программного обеспечения и консалтинговая компания, специализирующаяся на машинном обучении и системах поддержки действий с клиентами из списка Fortune 500 по всему миру. Глобус.

Наша уникальная компания вдохновлена ​​миссией по улучшению нашего общества и окружающей среды.

Мы уделяем все больше внимания наукам о жизни, включая совершенствование разработки лекарств, стимулирование исследований в области молекулярной биологии, темы, связанные со здравоохранением, и сохранение биоразнообразия.

У нас сильная команда экспертов по машинному обучению, мы реализовали долгосрочные проекты исследований и разработок, а также быстрое подтверждение концепций. Мы работаем с предприятиями, стартапами и академическими партнерами.

Как Appsilon, мы также являемся мировым лидером в области R и Shiny, которые используются компаниями всех размеров для создания приложений для обработки данных. Когда компании сталкиваются со сложными проблемами или хотят инициировать масштабные корпоративные проекты, они обращаются к нам.

Ваша роль инженера по машинному обучению

Регулярные обязанности будут включать:

  • Подготовка данных
  • Сбор данных из источника (облегчение передачи большого статического набора данных или подключение к источнику активной базы данных)
  • Преобразование данных для подготовки к моделированию (например, изменение размера изображений, преобразование форматов, получение меток)
  • EDA — исследовательский анализ данных
  • Понимание соответствующих свойств данных Статистика (например, Распределение классов в предложенном разделении поезд-тест искажено)
  • Проблемы с данными (например, изображения быстро движущихся объектов, сделанные ночью, размыты)
  • Характеристики набора данных (сходства и различия с известные наборы данных)
  • Визуализируйте результаты
  • Моделирование
  • Выберите или спроектируйте подходящую архитектуру модели
  • Выберите или определить собственный набор потерь
  • Запускать, отслеживать и отслеживать обучение моделей. Исследовать производительность моделей, определять сильные и слабые стороны
  • Работать в соответствии со стандартами разработки программного обеспечения
  • Убедитесь, что конвейеры данных и моделирования являются модульными и воспроизводимыми.
  • Напишите код, который можно легко вернуть и повторно использовать в новых контекстах.
  • Конвейер. настройка и улучшения
  • Настройка облачной инфраструктуры, необходимой для хранения данных, моделирования и обслуживания моделей)
  • Настройка и поддержка методов MLOps
  • Использование известные и новые инструменты для удовлетворения требований проекта
  • Проведение встреч с клиентами
  • Эффективное общение как на техническом уровне, так и на уровне заинтересованных сторон
  • Способность углубиться в потребности и болевые точки клиента для сбора или уточнения требований проекта
  • Присутствовать на конференциях, встречах, вебинарах
  • Некоторые технические эксперты- участие в продажах
  • Помощь продавцам в создании хорошего технического впечатления, задавая потенциальным клиентам правильные технические вопросы

Для чего это нужно вы?

  • Конкурентная зарплата : Получайте ежемесячную зарплату в сфере B2B в размере 14 000–21 000 злотых / 3 600–5 400 долларов США + НДС при полной занятости. обязательство.
  • Щедрый оплачиваемый отпуск: Преимуществам 26 дней оплачиваемого отпуска плюс эквивалент государственных праздников в Польше, который оценивается в 13 дней в 2024 году.
  • Комплексный отпуск по болезни: Получите 33 оплачиваемых больничных дня в год в возрасте 80 лет. % от вашей зарплаты.
  • Бюджет профессионального развития: К вашей зарплате будет добавлено 5 %, выделяемое в бюджет профессионального развития для деятельности, которая поможет вам расти.
  • Гибкая удаленная работа. Используйте удаленную работу с гибким графиком, адаптированным к вашему часовому поясу и семейной жизни.
  • Обучение и конференции: четыре оплачиваемых дня в году для обучения, конференций, мероприятий или семинаров.
  • Медицинские льготы: получите доступ к частной медицинской страховке (в Польше) или ее денежному эквиваленту, если вы не находитесь в Польше.
  • Привилегии для фитнеса: получите членскую карту FitProfit или FitSport (в Польше) или ее денежный эквивалент, если вы не находитесь в Польше.
  • Страхование жизни: Вы и ваша семья будете застрахованы жизнью.
  • Личный помощник: Воспользуйтесь преимуществами AskHenry, вашего помощника.

Чего ожидать в процессе подбора персонала?

  • Собеседование с рекрутером (с заданием в реальном времени)

li>

  • Домашнее задание
  • 2 собеседования с членами команды ML
  • Предложение
  • Обязательно

    Требования:
    • Опыт работы на аналогичной должности от 2 лет

    Хорошие навыки < /strong>

    • Отличный опыт разработки программного обеспечения
    • Обширные знания Python
    • Опыт работы с PyTorch
    • Опыт обработки данных
    • Опыт работы с конвейерами машинного обучения и экспериментами воспроизводимость
    • Знание практик MLOps
    • Понимание продвинутого машинного обучения (мультимодальное обучение, влияние подготовки партии на обучение, график скорости обучения, использование карт функций для новых задач и т. д.)
    • Опыт классического машинного обучения (например, древовидных моделей), а также глубокого обучения (например, , компьютерное зрение)

    Soft Skills

    • Обученный аналитический мыслитель
    • Способен переключаться между менталитетом хакера , стремящегося заставить все работать, и организованным инженером , придерживающимся основных принципов при рефакторинге или создании ключевых элементов конвейера
    • Способны абстрагироваться от технических вопросов и общаться также на высоком уровне (не только о том, как мы что-то делаем, но и почему мы это делаем). )
    • Знайте свои пределы – способны определить, когда пришло время попросить других о помощи
    • Очень хорошо Английский (минимум С1) – работаем исключительно на английском языке

    Личные качества

    • Самостоятельный , но готов к тесному сотрудничеству
    • Надежный , высокий стандарт, организованный
    • Любознательный в темах ML
    • Открыта для удаленной работы, как и культура удаленной работы


    Приятно иметь:

    • Интерес или опыт в области машинного обучения, применяемых в науках о жизни
    • Общественность pпроекты (публичные репозитории, профиль на сайтах, подобных Kaggle/история хакатонов и т. д.)
    • Интерес или опыт в Data4Good (особенно вклад в здравоохранение/открытие лекарств и климатический кризис/сохранение биоразнообразия)
    • История научных работ (ML или конкретных предметных областей)
    • История публичных выступлений (доклады на конференциях, семинары, преподавание)
    • Важно отметить, что знание R не является обязательным требованием. Это может быть полезно при сотрудничестве с командой приложений Appsilon.

    О Appsilon

    Appsilon — амбициозная и быстрорастущая компания по разработке программного обеспечения и консалтинговой компании, специализирующаяся на в системах машинного обучения и поддержки действий с клиентами из списка Fortune 500 по всему миру.

    Наша уникальная компания вдохновлена ​​миссией по улучшению нашего общества и окружающей среды.

    Мы уделяем все больше внимания наукам о жизни, включая совершенствование разработки лекарств, стимулирование исследований в области молекулярной биологии, темы, связанные со здравоохранением, и сохранение биоразнообразия.

    У нас сильная команда экспертов по машинному обучению, мы реализовали долгосрочные проекты исследований и разработок, а также быстрое подтверждение концепций. Мы работаем с предприятиями, стартапами и академическими партнерами.

    Как Appsilon, мы также являемся мировым лидером в области R и Shiny, которые используются компаниями всех размеров для создания приложений для обработки данных. Когда компании сталкиваются со сложными проблемами или хотят инициировать масштабные корпоративные проекты, они обращаются к нам.

    Ваша роль инженера по машинному обучению

    В регулярные обязанности будет входить:

    • Подготовка данных
    • Сбор данных из источника (облегчение передачи большого статического набора данных или подключение к источнику активной базы данных)
    • Преобразование данных для подготовки к моделированию (например, изменение размера изображений, преобразование форматов, получение меток)
    • EDA — исследовательский анализ данных
    • Понимание соответствующих свойств данных Статистика (например, Распределение классов в предложенном разделении поезд-тест искажено)
    • Проблемы с данными (например, изображения быстро движущихся объектов, сделанные ночью, размыты)
    • Характеристики набора данных (сходства и различия с известные наборы данных)
    • Визуализируйте результаты
    • Моделирование
    • Выберите или спроектируйте подходящую архитектуру модели
    • Выберите или определить собственный набор потерь
    • Запускать, отслеживать и отслеживать обучение моделей. Исследовать производительность моделей, определять сильные и слабые стороны
    • Работать в соответствии со стандартами разработки программного обеспечения
    • Убедитесь, что конвейеры данных и моделирования являются модульными и воспроизводимыми.
    • Напишите код, который можно легко вернуть и повторно использовать в новых контекстах.
    • Конвейер. настройка и улучшения
    • Настройка облачной инфраструктуры, необходимой для хранения данных, моделирования и обслуживания моделей)
    • Настройка и поддержка методов MLOps
    • Использование известные и новые инструменты для удовлетворения требований проекта
    • Проведение встреч с клиентами
    • Эффективное общение как на техническом уровне, так и на уровне заинтересованных сторон
    • Способность углубиться в потребности и болевые точки клиента, чтобы собрать или уточнить требования к проекту
    • Присутствие на конференциях, встречах, вебинарах
    • Участие технических экспертов в продажах
    • Помощь продавцам в создании хорошего технического впечатления, задавая потенциальным клиентам правильные технические вопросы

    Что это для вас?

      < li> Конкурентная зарплата : получайте ежемесячную зарплату в сфере B2B в размере 14 000–21 000 злотых / 3 600–5 400 долларов США + НДС при условии полной занятости.
    • Щедрый оплачиваемый отпуск: Воспользуйтесь 26 днями оплачиваемого отпуска, а также эквивалентом государственных праздников в Польше, который, по оценкам, в 2024 году составит 13 дней.
    • Комплексный отпуск по болезни. Получите 33 оплачиваемых больничных дня в год из расчета 80 % от вашей зарплаты.
    • Бюджет профессионального развития: К вашей зарплате будет добавлено 5 %, выделяемое в бюджет профессионального развития для деятельности, которая поможет вам расти.
    • Гибкая удаленная работа. Используйте удаленную работу с гибким графиком, адаптированным к вашему часовому поясу и семейной жизни.
    • Обучение и конференции: четыре оплачиваемых дня в году для обучения, конференций, мероприятий или семинаров.
    • Медицинские льготы: получите доступ к частной медицинской страховке (в Польше) или ее денежному эквиваленту, если вы не находитесь в Польше.
    • Привилегии для фитнеса: получите членскую карту FitProfit или FitSport (в Польше) или ее денежный эквивалент, если вы не находитесь в Польше.
    • Страхование жизни: Вы и ваша семья будете застрахованы жизнью.
    • Личный помощник: Воспользуйтесь преимуществами AskHenry, вашего помощника.

    Чего можно ожидать в процессе подбора персонала?

    • Собеседование с рекрутером (с заданием в реальном времени)

    li>

  • Домашнее задание
  • 2 собеседования с членами команды ML
  • Предложение
  • ,[]

    < b> Требования:
    Python, PyTorch, Машинное обучение, MLOps, Глубокое обучение, Компьютерное зрение, Аннотация
    Дополнительно: Спортивная подписка, Бюджет обучения, Частное здравоохранение, Небольшие команды, Международный проекты.

    Переведено Google

    Без опыта
    Варшава
    Полный рабочий день
    Хотите найти подходящую работу?
    Новые вакансии в вашем Telegram
    Подписаться
    Мы используем cookies
    Принять