Інженер машинного навчання в Shelf

Інженер з машинного навчання Вроцлав (Польща) Про Shelf Shelf революціонізує Generative AI, пропонуючи організаціям безпечний спосіб інтегрувати великі мовні моделі для масштабування своїх знань, підвищення ефективності роботи співробітників і підвищення рівня задоволеності клієнтів. Наша технологія оцінює, визначає проблеми, визначає пріоритети для покращень і контролює вміст на безперервній основі, щоб перетворити знання організації в інфраструктуру для Generative AIenablement. Серед наших клієнтів – лідери зі списку Fortune 100 у різних галузях промисловості та на континентах, і вони перебувають у захоплюючому періоді швидкого зростання. Інженер з машинного навчання Відділ досліджень і розробок відіграє ключову роль, спонукаючи компанію до руйнування ринку. Наша команда прагне до інженерної досконалості та гнучкості в розробці рішень. Ми використовуємо найновіші досягнення в сферах хмарних технологій, NLP і ML для створення послуг, які використовуються провідними корпоративними компаніями та відомими брендами, зокрема Glovo, HelloFresh, Herbalife і Harvard Business Review. Як інженер з машинного навчання, ви відповідатимете за проектування та розробку систем, навчання та обслуговування готових до виробництва моделей на основі ML для вирішення найскладніших проблем на той час. У вас є шанс вплинути на тисячі користувачів, вплинути на розробку продуктів і працювати разом із досвідченими інженерами та дослідниками даних. Ми шукаємо людину, яка має: 2+ роки досвіду роботи з перевіреним досвідом у ML та аналітиці даних. Солідний досвід програмування на Python. Потужне усне та письмове спілкування англійською мовою. Розуміння основ машинного навчання (наприклад, навчання під контролем/непід керівництвом, класифікація, регресія, валідація) Розуміння NLP основи Досвід розробки, розгортання, оптимізації та підтримки рішень машинного навчання Досвід роботи з AWS (SageMaker, Lambda, SQS, SNS, DynamoDB, Step Functions, Batch, ECS, EC2, S3) Досвід роботи з великомасштабними неструктурованими та структурованими наборами даних та бази даних Досвід убудовування служб REST API Asaplus Досвід роботи з Postgres, RDS Знайомство з Pinecone, ElasticSearch, DeepLake або іншою векторною базою даних. Знання контейнерних служб (Docker, Kubernetes тощо) Досвід роботи з Terraform Exposure to LangChain, OpenSource LLMModels, Prompt Engineering, OpenAIAPI. Досвід роботи з фреймворками та бібліотеками ML: PyTorch, Scikit-Learn, HuggingFace, fastText, Gensim, numpy, pandas Досвід роботи з інструментами та фреймворками обробки даних (Apache Spark, Airflow тощо) Знайомство з методами оптимізації та стиснення моделі (дистиляція, скорочення, квантування, тощо) Ви: створюватимете API для служб ML у самодостатній команді доставки, яка часто надсилає код у виробництво; розроблятимете технічні проекти, як тільки ви ближче ознайомитеся із загальною архітектурою; тісно співпрацюватимете з менеджерами з продуктів, щоб намітити вимоги до дизайну, враховуючи технічні обмеження на початковому етапі розробки функцій. для функцій, які ви створили та передали у виробництво. Використовуйте сервіси AWS для створення інфраструктури як коду за допомогою Terraform. Регулярно проводите перевірки коду ваших товаришів по команді. Зробіть внесок у покращення загальної культури розробки, поділившись своїм унікальним досвідом, набутими знаннями, найкращими практиками та шаблонами. Пропозиції на полиці: необмежена кількість опцій компанії. Обладнання: MacBook Pro Сучасний технічний стек. Розробка програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом Чому Shelf Згідно з даними MarketWatch у листопаді 2022 року, розмір глобального ринку управління знаннями оцінювався в 405 мільярдів доларів США в 2021 році, і очікується, що CAGR збільшиться на 18,12% протягом прогнозованого періоду, досягнувши 1,1 трильйона доларів США до 2027 року. Наша керівна команда має глибоке управління знаннями та домен ШІ досвід і підготовка корпоративного SaaS для виконання цього плану. Ми залучили понад 60 мільйонів доларів США, а серед наших інвесторів Tiger Global, Insight Partners, Connecticut Innovations та інші. Наша платформа незмінно займає перше місце за зручністю використання від Gartner Digital Markets і отримала нагороду «Найпростіша у використанні», Нагороди Easiest toAdmin і Highest Adoption від G2., а також нагороди за продукт року та інновації від провідних видань, таких як CIO Review. Ми маємо високу швидкість зростання завдяки найінноваційнішому продукту в нашій категорії, 3-кратне зростання протягом 3 років поспіль. У нас понад 100 співробітників у кількох штатах США та європейських країнах, і ми маємо амбітні цілі найму на наступний рік