États-Unis
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Ingénieur en Machine Learning appliqué, Machine Learning et Intelligence Artificielle (IA) requis, télétravail
États-Unis
San Francisco, California, United States
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
Description du poste
Ingénieur en Machine Learning appliqué, Machine Learning et Intelligence Artificielle (IA) requis, télétravail
L'ingénieur en Machine Learning appliqué concevra et améliorera les systèmes de Machine Learning qui alimentent nos applications natives en IA. Vous travaillerez sur la classification, la recherche, le classement, la personnalisation et l'évaluation, en prenant en charge l'intégralité du processus, du développement du modèle au déploiement en production. Ce poste est destiné aux ingénieurs qui aiment résoudre des problèmes pratiques de Machine Learning, améliorer la qualité des modèles et déployer des systèmes fiables utilisés par de vrais utilisateurs. Une expérience en Machine Learning et en Intelligence Artificielle (IA) est requise. Ce poste est 100% en télétravail.
Qualifications
VOUS DEVEZ ÊTRE DISPOSÉ À RÉALISER UN TEST DE CODAGE DE 60 MINUTES.
Qualifications de l'ingénieur en Machine Learning appliqué
- Une expérience en Machine Learning est requise.
- Une expérience en Intelligence Artificielle (IA) est requise.
- Solides bases en Machine Learning et en architectures neuronales modernes.
- Expérience pratique dans la construction et le déploiement de modèles de Machine Learning en production.
- Expérience en classification, classement, recherche, systèmes de recommandation ou personnalisation.
- Compréhension de l'évaluation des modèles, de l'expérimentation et des métriques de performance.
- À l'aise avec l'écriture de code de qualité production et le travail avec des jeux de données réels.
- Capable d'équilibrer la qualité du modèle, la latence, le coût et la fiabilité.
- Sens des responsabilités et compétences en résolution de problèmes.
- Stack technique : Embeddings, recherche vectorielle et modèles de classement, systèmes de Machine Learning en production et pipelines d'inférence, Python, et PyTorch/JAX.
Responsabilités de l'ingénieur en Machine Learning appliqué
- Construire et améliorer des modèles de Machine Learning pour la classification, le classement, la recherche et la personnalisation.
- Développer des classificateurs efficaces et optimiser la précision, la justesse, la latence et le coût des modèles.
- Améliorer la pertinence de la recherche et la récupération de contexte en utilisant des embeddings, la recherche hybride et le reranking.
- Construire des modèles de personnalisation qui apprennent du comportement des utilisateurs tout en respectant la confidentialité.
- Développer des pipelines d'évaluation, des jeux de données étiquetés et des métriques pour mesurer la qualité des modèles.
- Affiner et adapter les modèles existants lorsque les données sont suffisantes.
- Construire et maintenir des pipelines d'entraînement, d'inférence et de déploiement de Machine Learning.
- Déboguer les problèmes en production, surveiller les performances des modèles et apporter des améliorations basées sur les retours du monde réel.
Résultats attendus pour l'ingénieur en Machine Learning appliqué
- Les modèles de Machine Learning en production atteignent les objectifs attendus en termes de précision, de pertinence, de latence et de fiabilité.
- Les améliorations en matière de classification et de classement apportent des gains mesurables dans la qualité des modèles.
- Les pipelines d'évaluation identifient les régressions et soutiennent des versions de modèles fiables.
- Les pipelines d'entraînement, d'inférence et de données sont robustes, reproductibles et maintenables.
- Les améliorations des modèles sont guidées par les retours du monde réel et des résultats mesurables.
- Collaboration efficace avec les équipes d'ingénierie et de produit pour fournir des fonctionnalités fiables basées sur le ML.
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Informations complémentaires
Toutes vos informations seront gardées confidentielles conformément aux directives EEO.
Rémunération : USD 120000 - USD 160000 - par an
Les avantages incluent une assurance médicale, dentaire, optique, des options de plan d'épargne, des congés payés, etc.
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