机器学习工程师职位描述

我们正在寻找机器学习（ML）工程师，以帮助我们开发人工智能产品。

机器学习工程师的任务包括开发机器学习模型和再培训系统。要成功执行这项工作，您必须具有出色的统计和编程能力。如果您还在数据科学和软件工程方面知识渊博，我们希望与您见面。

您的最终目标是设计和构建有效的自学习应用程序。

机器学习工程师负责将数据放入机器学习模型中，并将这些模型部署在生产中。

摄入和准备数据是一项棘手的任务。必须自动处理，清洁并准备满足数据格式和其他模型标准。数据可能来自多个来源，并且可能是实时流动的。

部署采用在开发环境中创建的原型模型，并扩展其为实际的消费者服务。这可能需要在更强大的硬件上运行模型，通过API提供访问权限，并允许模型升级并使用新数据进行重新培训。

-CTO

• 理解和应用计算机科学元素，例如数据结构，算法，可计算性和复杂性以及计算机体系结构
• 需要出色的数学能力来进行计算并处理此类编程中涉及的算法
• 生成项目成果并突出必须纠正以提高计划有效性的问题
• 与数据工程师合作创建数据和模型管道；管理将代码传递到生产所需的基础架构和数据管道
• 显示开发应用程序的端到端专业知识（包括但不限于机器学习方法）
• 基于统计建模过程，使用算法创建和维护生产中可扩展的机器学习解决方案
• 使用数据建模和评估策略来揭示模式和预测以前未被发现的事件
• 将机器学习算法和库使用
• 领导软件工程和设计
• 向非编程专家传达并解释复杂的程序
• 与利益相关者沟通以分析业务挑战，解释需求并确定所需解决方案的程度
• 分析大型，复杂的数据集以提取见解并选择最佳方法
• 调查并运用最佳实践来增强现有的机器学习基础架构
• 协助工程师和产品经理将机器学习纳入产品

• 计算机科学，数据科学，数学或密切相关学科的学士学位
• 优选计算语言学，数据分析或相关领域的硕士学位
• 过去担任机器学习工程师
• Python，Java和R的高级代码写作技巧
• 对机器学习框架，库，数据结构，数据建模和软件设计的全面了解
• 对数学，统计和算法的透彻理解
• 出色的分析和解决问题的技能
• 出色的沟通和团队合作能力
• 卓越的时间管理和组织技能