Инженер по машинному обучению @ Appotype в Appotype

Мы ищем талантливого и мотивированного инженера по машинному обучению младшего и среднего звена, который присоединится к нашей команде. Если вы закончили обучение, увлекаетесь машинным обучением и генным искусственным интеллектом и хотите развить свои навыки работы с современными технологиями, это предложение для вас.

Мы предлагаем:

• Привлекательное вознаграждение по принципу B2B
• Работу в динамичной команде над современными AI-проектами
< li>Возможность повышения квалификации
• Гибкий график работы и возможность удаленной работы

Требования:

• Оконченное образование в информатика, математика, физика или смежные области
• Знание машинного обучения и GenAI
• Навыки программирования на Python
• Хорошее знание английского языка

Приветствуем:

• Опыт работы с моделями LLM с открытым исходным кодом
• Практическое знание библиотек PyTorch, Scopt и SKLearn < /li>
• Проекты или стажировки, связанные с машинным обучением или GenAI

Мы ищем талантливого и мотивированного инженера по машинному обучению младшего/среднего уровня, который присоединится к нашей команде. Если вы закончили обучение, увлекаетесь машинным обучением и генным искусственным интеллектом и хотите развить свои навыки работы с современными технологиями, это предложение для вас.

Мы предлагаем:

• Привлекательное вознаграждение по принципу B2B
• Работу в динамичной команде над современными AI-проектами < /li>
• Возможность профессионального развития
• Гибкий график работы и возможность удаленной работы
[Внедрение и оптимизация моделей машинного обучения и GenAI, Работа с открытым исходным кодом Модели LLM (большие языковые модели), Использование Python и библиотек Scopt (Scikit Optimize) и SKLearn, Сотрудничество с командой для решения проблем и внедрения решений искусственного интеллекта, Документирование и отчетность о результатах работы]
Требования: Машинное обучение, Python, AI, Git, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn
Инструменты: ClickUp, GIT, Agile, Scrum, Kanban.
Дополнительно: Гибкий график работы, Бюджет обучения, Плоская структура, Небольшие команды, Международные проекты, Внутренние хакерские дни, Атмосфера стартапа, Никакого дресс-кода.