Старший спеціаліст із обробки даних/старший інженер з машинного навчання в LoopMe

— Застосування масштабу штучного інтелекту в середовищі з високим трафіком. Посада: повний робочий день старшого інженера з машинного навчання/старшого спеціаліста з обробки даних для виняткового кандидата, який зацікавлений у застосуванні систем штучного інтелекту в масштабі. Ви будете проектувати та створювати системи машинного навчання, які працюватимуть на даних реального світу. Ви будете залучені до всього життєвого циклу розробки системи, від мозкового штурму початкових ідей, через прототипування до впровадження коду продуктивного рівня та розгортання. Робота передбачає обробку мільярдів точок даних на день. LoopMe має значні інвестиції в ШІ. Ми зацікавлені в розширенні кордонів і випередженні конкурентів, а не в повторному застосуванні старих систем. Ми робимо це, розробляючи справді нові системи машинного навчання та застосовуючи їх захоплюючі та нові способи, будь ласка, перегляньте наші публікації в розділі Про команду Data Science нижче. (Друга виграна найкраща стаття на adKDD 2021.) Ви входите до групи, що складається з 17 науковців та інженерів даних під керівництвом кваліфікованого головного спеціаліста з обробки даних. (www.linkedin.com/in/leonardnewnham). Якщо ви хочете дізнатися, як це насправді працювати в команді Data Science, перегляньте наші огляди на GlassDoor: www.glassdoor.com/...​I_IE911164.0,6_KO7,21.htm Шукайте «Data Scientist». Ми маємо надійний 5-зірковий рейтинг і чудові відгуки. Щоб зрозуміти наші цінності та те, як ми хочемо працювати, ознайомтеся з розділом «Про команду Data Science» нижче. Це можливість стати частиною стартапу UKtech, що швидко розвивається, і на власні очі дізнатися, як працюють технологічні стартапи. Ви працюватимете в захоплюючому та швидкому середовищі в одній із найбільш інноваційних компаній у просторі штучного інтелекту. Основні обов’язки: Ми працюємо в невеликих, дуже інтерактивних командах, використовуючи двотижневі спринти. Вам знадобляться сильні комунікативні навички. Від вас також очікується, що ви будете дуже піклуватися про якість свого коду: його чіткість, документацію та тестування. Ви працюватимете в невеликій команді з 3-4 спеціалістів із обробки даних/інженерів машинного навчання. Ви будете проектувати, створювати та запускати різні конвеєри, які зчитують терабайти даних та ефективно їх обробляють, використовуючи кілька різних методів моделювання, включаючи деякі наші власні новітні алгоритми. Ці конвеєри створюватимуть результати, які надсилатимуться в системи прийняття рішень у режимі реального часу. Деякі з технологій, які ми використовуємо, включають Google Cloud, Python, R, Docker, Kafka, Spark, Airflow, ElasticSearch, ClickHouse та різноманітні контрольовані алгоритми навчання. Ключові навички та досвід: — Мінімум бакалавра ступінь з математичних дисциплін, таких як інформатика, прикладна статистика, математика, інженерія чи фізика, у відповідному університеті. Бонус від AnMSc або PhDis — 4 або більше років комерційного досвіду роботи з Python — Досвід розробки конвеєрів машинного навчання, які зчитують і обробляють великі обсяги даних. Бонусні кваліфікації: — Досвід проведення аукціонів у режимі реального часу — Досвід Scrum/гнучкої розробки програмного забезпечення — Практичні знання інфраструктури для роботи систем високої доступності. (ElasticSearch, Kafka, ClickHouse тощо)—Досвід AirflowПро вас:—Відмінні комунікативні навички—ви працюватимете з колегами у Великій Британії та інших місцях—Маєте допитливий розум і дисциплінований науковий підхід до додатковихнаведення фактів і розуміння спостережуваної поведінки—Хочете бути частиною швидкозростаючої компанії з глобальними амбіціями—Ми хочемо, щоб робота приносила задоволення, тому потрібне гарне почуття гумору.Ідеальний кандидат розглядатиме дані з багатьох точок зору, зможе мислити нестандартно та ефективно передавати ідеї та висновки технічним і нетехнічним ровесників порівну. Пристрасть до нових технологій і прагнення знаходити прості й елегантні способи впровадження простих рішень для складних проблем — це iskey. Переваги:—Конкурентний компенсаційний пакет—Сотні мільйонів людей бачать вашу роботу та використовують наші продукти в усьому світі—Прозоре робоче середовище—Дружнє командне середовище, де навчаються та здобують нові навички заохочується — приєднатися до нестабільної, прибуткової компанії, що швидко розвивається. Про команду Data Science: — Ми складаємось із 17 інженерів машинного навчання, науковців із обробки даних та інженерів із обробки даних, що створюють системи для застосування новітніх методів ШІ та дослідження проблем реального світу. У LoopMe працює понад 300 співробітників, 100 з яких є технічними.— Ми розподілена команда з офісами в Лондоні, Польщі та Україні. Ми НЕ команда аутсорсингу, ми справді розподілена команда, де прислухаються до ідей кожного.— Ми відкриті до нових ідей і активно прагнемо покращити наші системи та методи розробки. Це команда, де будь-хто може впливати на сферу діяльності.—Ми є інклюзивною та підтримуючою командою, у якій люди люблять працювати зі своїми колегами та відчувають, що їх цінують.—Наші цінності: відкрите спілкування, постійні інновації (швидкі невдачі, не боїмося пробувати), усі ідеї вітаються, ми ставимося до них. люди чесно, і ми очікуємо найкращого.—Ми робимо справді нову та передову роботу. Час від часу ми публікуємо статті, які можуть додати смаку нашій роботі в автоматизованих торгах, наприклад:—Цензурована регресія з підсиленням градієнта для прогнозування виграшної ціни в торгах у реальному часі, PPaliwal, ORenov, Міжнародна конференція «Системи баз даних для передових застосувань 2019—Гібридне спільне навчання резервних цін і подвійної цензури Bids for Upstream Auctioneers, PPaliwal, LStavrogiannis, ADKDD 2021 (переможець нагороди за найкращий папір)papers.adkdd.org/...​dkdd21-paliwal-hybrid.pdfПро LoopMe: LoopMe було засновано з місією замкнути цикл реклами брендів. Наша повноцінна технологічна платформа використовує мобільні дані, використовуючи потужну комбінацію атрибуції, штучного інтелекту та аналітики, щоб забезпечити видатну ефективність кампанії порівняно з результатами бренду — обмірковуванням, наміром покупки, фізичним відвідувачем і офлайн-продажами. Компанію заснував досвідчений керівник мобільної реклами Стівен Апстоун (генеральний директор) ) і Марко Ван де Берг (технічний директор) у 2012 році. LoopMe має глобальні офіси в Нью-Йорку, Лондоні, Чикаго, Лос-Анджелесі, Атланті, Бостоні, Далласі, Детройті, Сан-Франциско, Дніпрі, Сінгапурі, Пекіні, Дубаї та Йоганнесбурзі.