Ingénieur d'apprentissage automatique Modèle / mémoire

Nous recherchons un ingénieur d'apprentissage automatique (ML) pour nous aider à développer des produits d'intelligence artificielle.

Les tâches d'un ingénieur d'apprentissage automatique comprennent le développement de modèles d'apprentissage automatique et de systèmes de recyclage. Pour exécuter ce travail avec succès, vous devez avoir d'excellentes statistiques et capacités de programmation. Nous voudrions vous rencontrer si vous connaissez également la science des données et le génie logiciel.

Votre objectif ultime sera de concevoir et de construire des applications d'auto-apprentissage efficaces.

Profil d'emploi ingénieur d'apprentissage automatique

Les ingénieurs d'apprentissage automatique sont chargés de mettre des données dans des modèles d'apprentissage automatique et de déployer ces modèles en production.

L'ingestion et la préparation des données sont une tâche délicate. Il doit être automatiquement traité, nettoyé et préparé pour répondre au format de données et à d'autres critères de modèle. Les données peuvent provenir de plusieurs sources et peuvent circuler en temps réel.

Le déploiement prend un modèle de prototype créé dans un environnement de développement et le fait évoluer pour servir les consommateurs réels. Cela peut nécessiter d'exécuter le modèle sur du matériel plus puissant, d'offrir un accès via des API et de permettre des mises à niveau du modèle et un recyclage avec de nouvelles données.

Rapports à

  • CTO

Responsabilités d'ingénieur d'apprentissage automatique

  • Comprendre et appliquer des éléments de l'informatique, tels que les structures de données, les algorithmes, la calculabilité et la complexité et l'architecture informatique
  • Des capacités mathématiques exceptionnelles sont nécessaires pour faire des calculs et faire face aux algorithmes impliqués dans ce type de programmation
  • Générer les résultats du projet et mettre en évidence les problèmes qui doivent être rectifiés pour améliorer l'efficacité du programme
  • Travaillez avec les ingénieurs de données pour créer des données et des pipelines de modélisation; Gérer l'infrastructure et les pipelines de données nécessaires pour fournir du code à la production
  • Afficher l'expertise de bout en bout des applications développées (y compris, mais sans s'y limiter, les méthodes d'apprentissage automatique)
  • Créer et maintenir des solutions d'apprentissage automatique évolutives en production à l'aide d'algorithmes basés sur des processus de modélisation statistique
  • Utiliser des stratégies de modélisation et d'évaluation des données pour découvrir les modèles et prévoir des événements non découverts auparavant
  • Mettez les algorithmes d'apprentissage automatique et les bibliothèques à utiliser
  • Prenez les devants en génie logiciel et conception
  • Transmettre et expliquer les procédures compliquées aux spécialistes non programmatifs
  • Communiquez avec les parties prenantes pour analyser les défis commerciaux, expliquer les besoins et déterminer l'étendue des solutions requises
  • Analyser des ensembles de données massifs et compliqués pour extraire les informations et choisir la meilleure approche
  • Étudiez et appliquez les meilleures pratiques pour améliorer l'infrastructure d'apprentissage automatique existante
  • Aider les ingénieurs et les chefs de produit à intégrer l'apprentissage automatique dans le produit

Ingénieurs d'apprentissage automatique Exigences et compétences

  • Un baccalauréat en informatique, science des données, mathématiques ou discipline étroitement liée
  • Une maîtrise en linguistique informatique, en analyse de données ou un domaine connexe est préféré
  • a travaillé comme ingénieur d'apprentissage automatique dans le passé
  • Compétences avancées de rédaction de code à Python, Java et R
  • Compréhension approfondie des cadres d'apprentissage automatique, des bibliothèques, des structures de données, de la modélisation des données et de la conception de logiciels
  • Compréhension approfondie des mathématiques, des statistiques et des algorithmes
  • Compétences en analyse et en résolution de problèmes exceptionnelles
  • Excellentes capacités de communication et de travail d'équipe
  • Compétences supérieures à la gestion du temps et à l'organisation