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 li>
- 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 li>
- Открыта для удаленной работы, как и культура удаленной работы
Приятно иметь: b>
- 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.