Старший инженер AI/ML в Nexro

Старший инженер по искусственному интеллекту и машинному обучению рассказал о стартапе Nexro Weare, предсказывающем будущее музыкальных исполнителей и их команд. Благодаря нашей технологии артисты могут увидеть прогнозируемые изменения в карьере и понять, как они могут развивать свою карьеру. Мы делаем это, собирая данные с различных платформ, таких как социальные сети, потоковые передачи и радио, а также используя наши модели искусственного интеллекта. Команда находится в основном в Норвегии, но работаем удаленно. Генеральный директор из Киева, Украина, а остальные члены команды представляют 4 страны. Зачем применять? Мы ищем людей с энтузиазмом и желанием помочь Nexro воплотить свой продукт в жизнь. Мы рекомендуем вам подать заявку, даже если ваш опыт не соответствует всем перечисленным требованиям. Вы преданный своему делу профессионал, увлеченный машинным обучением и его потенциалом для революции в музыкальной индустрии? Вы преуспеваете в неконкурентной и передовой среде? Вас заинтриговали проекты на ранней стадии, постоянно меняющаяся рабочая среда и разработка продуктов? Помимо Nexro, вы будете важным активом в запуске нашего продукта. Вы будете частью нашего технологического движения, работая вместе со стратегическими решениями, партнерами и будущими клиентами. Автономия и решимость имеют решающее значение на этой позиции, поскольку мы — небольшая команда, которой предстоит добиться больших успехов. Вы присоединитесь к небольшой гибкой команде, где у каждого есть свои обязанности и каждый работает над одной и той же целью. Требования: — Более 3 лет коммерческого опыта в области науки о данных и машинного обучения, демонстрируя опыт прогнозирования временных рядов. —Знание Python с акцентом на ООП, демонстрирующее способность писать модульный и легко понятный код. —Практический опыт работы с моделями многомерного прогнозирования. — Математическая подготовка, особенно методы оптимизации. — Опыт работы с библиотеками Python, такими как NumPy, pandas и PyTorch/TensorFlow, для задач машинного обучения. -Умение управлять базами данных SQL и NoSQL и выполнять запросы к ним. —Знание Git. Приятно иметь: — Опыт работы с облачными платформами, особенно Google Cloud Platform и Azure. — Понимание принципов CI/CD. —Практический опыт работы с фреймворками Flask и Docker. -Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, науки о данных, математики, статистики или смежных областях. —Знание алгоритмов интерпретации моделей.