Інженер ШІ (м/ж/х) в payever

Ми щойно відкрили нову дистанційну посаду інженера зі штучного інтелекту на повний робочий день у нашій німецькій фінтех-компанії, заснованій у 2013 році та обслуговуючій понад 5000 підприємств у 9 європейських країнах. Наша «платна CommerceOS» працює з 28 бізнес-рішеннями, включаючи Інтернет-магазин, платіжну систему, обмін повідомленнями і маркетинг, щоб допомогти підприємствам почати, працювати та розвиватися. ЧОМУ ПРИЄДНУВАТИСЯ ДО НАС? Працюйте з нами дистанційно на тривалий термін. Заробляйте чудову зарплату в доларах США. Отримуйте безпечну оплату як фрілансер від німецької компанії. Професійно розвивайтеся. ЯК ОТРИМАТИ ЦЮ РАБОТУ1. Натисніть «Застосувати»2. Забронювати оцінку3. Excel в Завданнях4. Отримайте контракт (протягом 24 годин) Мінімальні вимоги: навички глибокого навчання: володіння фреймворками глибокого навчання, зокрема TensorFlow, з практичним досвідом створення та навчання моделей для різноманітних завдань обробки природної мови. Навчання від послідовності до послідовності: міцне розуміння та практичний досвід роботи з такими моделями, як TFGPT2LMHeadModel для послідовного навчання, особливо підходить для розробки розмовних систем штучного інтелекту, таких як чат-боти. Експертиза класифікації тексту: навички створення моделей класифікації тексту для таких завдань, як категоризація продуктів, використання великомасштабних наборів даних. Програмування на Python Навички: високий рівень володіння мовою програмування Python, необхідний для реалізації алгоритмів машинного навчання, маніпулювання даними та розгортання моделі. Додаткові вимоги: навички обробки природної мови: знайомство з методами й алгоритмами НЛП, включаючи аналіз настроїв, розпізнавання іменованих об’єктів і семантичне розуміння, для покращення можливостей чат-ботів і моделей класифікації тексту. Розробка попередньої обробки даних: здатність попередньо обробляти та перетворювати необроблені текстові дані у відповідні формати для навчання моделі. Оцінка та оптимізація моделі: досвід оцінки ефективності моделі за допомогою відповідних показників і методів. Експертиза розгортання: знання розгортання моделей машинного навчання у виробничих середовищах, включаючи інтеграцію з існуючими системами та платформами для забезпечення безперебійної роботи та масштабованості. Бажані кваліфікації: Розширені архітектури моделей: Вміння розробляти та впроваджувати передові архітектури нейронних мереж за межами базових моделей, таких як рекурентні нейронні мережі (RNN) ), згорткові нейронні мережі (CNN) або трансформаторні моделі. Досвід роботи з великомасштабною обробкою даних: знання структур розподілених обчислень, таких як Apache Spark, і досвід ефективної обробки та обробки великомасштабних наборів даних для навчання моделей машинного навчання. Природна мова Експертиза генерації: здатність розробляти та впроваджувати моделі генерації природної мови для генерування людського тексту чи оповідань на основі структурованих або неструктурованих даних. Показати більше Показувати менше Тип зайнятості Повний робочий день