Inżynier uczenia maszynowego w InData Labs

Bezpośrednia wiadomość od członka zamieszczającego oferty pracy w InData Labs Anna Tkaczowa Anna Tkaczowa Starszy rekruter techniczny | Łowca głów AI | Partner talentów Streszczenie stanowiska: Jako specjalista ds. uczenia maszynowego / analityk danych w InData Labs będziesz odgrywać kluczową rolę w ulepszaniu naszych inicjatyw w zakresie analityki danych i sztucznej inteligencji. Będziesz współpracować z zespołami interdyscyplinarnymi w celu opracowania i wdrożenia modeli uczenia maszynowego, wykorzystując moc narzędzi takich jak LLM, GPT, LLAMA, PyTorch, Tensorflow, ML, Deep Learning i NLP. Idealny kandydat będzie miał solidne podstawy w zakresie uczenia maszynowego i pasję do rozwiązywania złożonych problemów. Obowiązki: Opracowywanie modeli: Wykorzystywanie narzędzi takich jak LLM, GPT, LLAMA, PyTorch i Tensorflow do projektowania, wdrażania i wdrażania modeli algorytmów uczenia maszynowego Rozwój: Wykorzystaj swoją wiedzę specjalistyczną w zakresie uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się i NLP, aby tworzyć i optymalizować algorytmy, które wyciągają wnioski z dużych zbiorów danych. Biegłość w narzędziach: Wykazanie się biegłością w korzystaniu z szerokiego zakresu uczenia maszynowego i nauki o danych narzędzia do wydobywania znaczących wzorców i trendów z różnych zestawów danych Platformy chmurowe: Doświadczenie z platformami chmurowymi, takimi jak Azure i AWS, w celu skalowalnego i wydajnego wdrażania modeli MLOps: Miło jest mieć: Przyczyniaj się do cyklu życia MLOps, zapewniając płynną integrację między środowiskami programistycznymi i wdrożeniowymi .Wymagania: Duże doświadczenie w uczeniu maszynowym, nauce danych i analizie statystycznej. Biegła znajomość narzędzi, w tym LLM, GPT, LLAMA, PyTorch, Tensorflow, ML, Deep Learning i NLP.Doświadczenie w tworzeniu i optymalizacji algorytmów.Znajomość platform chmurowych, preferowana Azure i AWS.Miło jest mieć: Zrozumienie praktyk MLOps w celu usprawnienia wdrażania modeli.Doskonałe umiejętności rozwiązywania problemów i umiejętność współpracy w środowisku zespołowym .Doskonałe umiejętności komunikacyjne umożliwiające przekazywanie złożonych koncepcji technicznych interesariuszom nietechnicznym. Wykształcenie i doświadczenie: licencjat, magister lub doktor. z informatyki, analityki danych lub pokrewnej dziedziny. Ponad 3 lata praktycznego doświadczenia na stanowiskach związanych z uczeniem maszynowym i analizą danych. Pokaż więcej Pokaż mniej Poziom pozycji Poziom średni starszy Rodzaj zatrudnienia Zatrudnienie kontraktowe Obowiązki służboweInżynieria i technologie informacyjne Przemysły Usługi informatyczne i doradztwo informatyczne