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Applied Machine Learning (ML) Engineer, Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence (AI) erforderlich, Homeoffice
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Stellenbeschreibung
Applied Machine Learning (ML) Engineer, Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence (AI) erforderlich, Homeoffice
Als Applied Machine Learning (ML) Engineer entwickeln und verbessern Sie Machine Learning (ML)-Systeme, die unsere KI-nativen Anwendungen antreiben. Sie arbeiten an Klassifizierung, Retrieval, Ranking, Personalisierung und Evaluierung und übernehmen die Verantwortung von der Modellentwicklung bis hin zum produktiven Einsatz. Diese Rolle richtet sich an Ingenieure, die Freude daran haben, praktische Machine Learning (ML)-Probleme zu lösen, die Modellqualität zu verbessern und zuverlässige Systeme für echte Nutzer bereitzustellen. Erfahrung in Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence (AI) ist erforderlich. Diese Position ist 100% remote.
Qualifikationen
Bereitschaft zur Durchführung eines 60-minütigen Coding-Tests ist erforderlich.
Qualifikationen für den Applied Machine Learning (ML) Engineer
- Erfahrung in Machine Learning (ML) ist erforderlich.
- Erfahrung in Artificial Intelligence (AI) ist erforderlich.
- Fundierte Kenntnisse in Machine Learning (ML) und modernen neuronalen Architekturen.
- Praktische Erfahrung im Aufbau und Deployment von Machine Learning (ML)-Modellen in der Produktion.
- Erfahrung in den Bereichen Klassifizierung, Ranking, Retrieval, Empfehlungssysteme oder Personalisierung.
- Verständnis von Modellevaluierung, Experimenten und Leistungsmetriken.
- Sicher im Schreiben von produktionsreifem Code und im Umgang mit realen Datensätzen.
- Fähigkeit, Modellqualität, Latenz, Kosten und Zuverlässigkeit in Einklang zu bringen.
- Ausgeprägtes Verantwortungsbewusstsein und Problemlösungskompetenz.
- Tech-Stack: Embeddings, Vektorsuche und Ranking-Modelle, produktive Machine Learning (ML)-Systeme und Inferenz-Pipelines, Python und PyTorch/JAX.
Aufgaben als Applied Machine Learning (ML) Engineer
- Aufbau und Verbesserung von Machine Learning (ML)-Modellen für Klassifizierung, Ranking, Retrieval und Personalisierung.
- Entwicklung effizienter Klassifikatoren sowie Optimierung von Modellgenauigkeit, Präzision, Latenz und Kosten.
- Verbesserung der Suchrelevanz und Kontext-Retrieval unter Verwendung von Embeddings, hybrider Suche und Reranking.
- Aufbau von Personalisierungsmodellen, die aus dem Nutzerverhalten lernen und dabei den Datenschutz wahren.
- Entwicklung von Evaluierungspipelines, gelabelten Datensätzen und Metriken zur Messung der Modellqualität.
- Feinabstimmung und Anpassung bestehender Modelle bei ausreichender Datenlage.
- Aufbau und Wartung von Machine Learning (ML)-Trainings-, Inferenz- und Deployment-Pipelines.
- Fehlerbehebung in der Produktion, Überwachung der Modellleistung und Implementierung von Verbesserungen basierend auf realem Feedback.
Ergebnisse für den Applied Machine Learning (ML) Engineer
- Machine Learning (ML)-Modelle in der Produktion erreichen die erwarteten Ziele hinsichtlich Genauigkeit, Relevanz, Latenz und Zuverlässigkeit.
- Verbesserungen bei Klassifizierung und Ranking führen zu messbaren Fortschritten in der Modellqualität.
- Evaluierungspipelines identifizieren Regressionen und unterstützen zuverlässige Modell-Releases.
- Trainings-, Inferenz- und Datenpipelines sind robust, reproduzierbar und wartbar.
- Modellverbesserungen basieren auf realem Feedback und messbaren Ergebnissen.
- Effektive Zusammenarbeit mit Engineering- und Produktteams zur Bereitstellung zuverlässiger ML-basierter Funktionen.
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Zusätzliche Informationen
Alle Ihre Informationen werden gemäß den EEO-Richtlinien vertraulich behandelt.
Vergütung: USD 120000 - USD 160000 - jährlich
Zu den Leistungen gehören Krankenversicherung, Zahnzusatzversicherung, Sehhilfen, Sparplanoptionen, bezahlter Urlaub usw.
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