Инженер по искусственному интеллекту (м/ж/х) в payever

Мы только что открыли новую удаленную внештатную должность с полной занятостью в качестве инженера по искусственному интеллекту в нашей немецкой Fintech-компании, основанной в 2013 году и обслуживающей более 5000 предприятий в 9 европейских странах. Наша «payever CommerceOS» использует 28 бизнес-решений, включая интернет-магазин, платежную систему, обмен сообщениями. и маркетинг, чтобы помочь бизнесу начать, работать и расти. ПОЧЕМУ ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ К НАМ? Работайте с нами удаленно на длительный срок. Зарабатывайте большую зарплату в долларах США. Получайте безопасную оплату в качестве фрилансера от немецкой компании. Развивайтесь профессионально. КАК ПОЛУЧИТЬ ЭТУ РАБОТУ1. Нажмите «Применить»2. Закажите оценку3. Excel в Tasks4. Получите контракт (в течение 24 часов). Минимальные требования: Навыки глубокого обучения: владение фреймворками глубокого обучения, в частности TensorFlow, с практическим опытом построения и обучения моделей для различных задач обработки естественного языка. Последовательное обучение: глубокое понимание и практический опыт работы с такими моделями, как TFGPT2LMHeadModel, для последовательного обучения, особенно подходит для разработки диалоговых систем искусственного интеллекта, таких как чат-боты. Опыт классификации текста: навыки построения моделей классификации текста для таких задач, как категоризация продуктов, использование крупномасштабных наборов данных. Программирование на Python. Навыки: Хорошее знание языка программирования Python, необходимое для реализации алгоритмов машинного обучения, манипулирования данными и развертывания моделей. Дополнительные требования: Навыки обработки естественного языка: Знакомство с методами и алгоритмами НЛП, включая анализ настроений, распознавание именованных объектов и семантическое понимание. для расширения возможностей чат-ботов и моделей классификации текста. Инженерия предварительной обработки данных: способность предварительно обрабатывать и преобразовывать необработанные текстовые данные в подходящие форматы для обучения модели. Оценка и оптимизация модели: опыт оценки производительности модели с использованием соответствующих показателей и методов. Опыт развертывания: знания развертывания моделей машинного обучения в производственных средах, включая интеграцию с существующими системами и платформами для обеспечения бесперебойной работы и масштабируемости. Желаемые квалификации: Расширенные архитектуры моделей: навыки разработки и внедрения передовых архитектур нейронных сетей, выходящих за рамки базовых моделей, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN). ), сверточные нейронные сети (CNN) или модели преобразователей. Опыт работы с крупномасштабной обработкой данных: знание инфраструктур распределенных вычислений, таких как Apache Spark, а также опыт эффективной обработки и обработки крупномасштабных наборов данных для обучения моделей машинного обучения. Естественный язык Опыт генерации: способность разрабатывать и реализовывать модели генерации естественного языка для создания человеческого текста или повествований на основе структурированных или неструктурированных данных. Показать больше Показывай меньше Тип занятости Повний рабочий день