Estados Unidos
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Engenheiro de Machine Learning (ML) Aplicado, Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA) necessários, Trabalho Remoto
Estados Unidos
San Francisco, California, United States
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Descrição da Vaga
Engenheiro de Machine Learning (ML) Aplicado, Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA) necessários, Trabalho Remoto
O Engenheiro de Machine Learning (ML) Aplicado irá construir e aprimorar sistemas de Machine Learning (ML) que impulsionam nossas aplicações nativas de IA. Você trabalhará com classificação, recuperação, ranqueamento, personalização e avaliação, assumindo a responsabilidade desde o desenvolvimento do modelo até a implantação em produção. Esta função é para engenheiros que gostam de resolver problemas práticos de Machine Learning (ML), melhorar a qualidade dos modelos e entregar sistemas confiáveis usados por usuários reais. Experiência em Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA) é necessária. Esta posição é 100% remota.
Qualificações
DEVE ESTAR DISPOSTO A REALIZAR UMA AVALIAÇÃO DE PROGRAMAÇÃO DE 60 MINUTOS.
Qualificações do Engenheiro de Machine Learning (ML) Aplicado
- Experiência em Machine Learning (ML) é necessária.
- Experiência em Inteligência Artificial (IA) é necessária.
- Base sólida em Machine Learning (ML) e arquiteturas neurais modernas.
- Experiência prática na construção e implantação de modelos de Machine Learning (ML) em produção.
- Experiência em classificação, ranqueamento, recuperação, sistemas de recomendação ou personalização.
- Compreensão de avaliação de modelos, experimentação e métricas de desempenho.
- Conforto ao escrever código com qualidade de produção e trabalhar com conjuntos de dados do mundo real.
- Capacidade de equilibrar qualidade do modelo, latência, custo e confiabilidade.
- Forte senso de propriedade e habilidades de resolução de problemas.
- Stack Tecnológico: Embeddings, busca vetorial e modelos de ranqueamento, sistemas de Machine Learning (ML) em produção e pipelines de inferência, Python e PyTorch/JAX.
Responsabilidades do Engenheiro de Machine Learning (ML) Aplicado
- Construir e aprimorar modelos de Machine Learning (ML) para classificação, ranqueamento, recuperação e personalização.
- Desenvolver classificadores eficientes e otimizar a precisão, acurácia, latência e custo dos modelos.
- Melhorar a relevância da busca e a recuperação de contexto usando embeddings, busca híbrida e reranking.
- Construir modelos de personalização que aprendem com o comportamento do usuário, respeitando a privacidade.
- Desenvolver pipelines de avaliação, conjuntos de dados rotulados e métricas para medir a qualidade do modelo.
- Realizar fine-tuning e adaptar modelos existentes quando houver dados suficientes.
- Construir e manter pipelines de treinamento, inferência e implantação de Machine Learning (ML).
- Depurar problemas em produção, monitorar o desempenho do modelo e implementar melhorias com base no feedback do mundo real.
Resultados esperados para o Engenheiro de Machine Learning (ML) Aplicado
- Modelos de Machine Learning (ML) em produção que atendam às metas esperadas de acurácia, relevância, latência e confiabilidade.
- Melhorias em classificação e ranqueamento que entreguem ganhos mensuráveis na qualidade do modelo.
- Pipelines de avaliação que identifiquem regressões e suportem lançamentos de modelos confiáveis.
- Pipelines de treinamento, inferência e dados robustos, reproduzíveis e sustentáveis.
- Melhorias nos modelos impulsionadas por feedback do mundo real e resultados mensuráveis.
- Colaboração eficaz com as equipes de engenharia e produto para entregar funcionalidades confiáveis baseadas em ML.
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Informações Adicionais
Todas as suas informações serão mantidas em sigilo de acordo com as diretrizes de EEO.
Remuneração: USD 120000 - USD 160000 - anual
Os benefícios incluem plano de saúde, odontológico, visão, opções de plano de previdência, folga remunerada (PTO), etc.
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