Inżynier uczenia maszynowego

CompanyToters to platforma handlu elektronicznego i dostaw na żądanie, oferująca usługę, która umożliwia klientom uzyskanie czegokolwiek w ich mieście przy najwyższym poziomie wygody. W Toters technologia jest sercem wszystkiego, co robimy. Mamy zespoły produktowe, które każdego dnia ciężko pracują, aby tworzyć produkty ułatwiające życie naszym klientom.

Nasi inżynierowie nieustannie tworzą rozwiązania zwiększające efektywność naszych procesów, a wszystko po to, aby dotrzeć do naszych klientów szybko i po jak najlepszych kosztach. Jeśli jesteś zainteresowany pracą w szybko rozwijającym się środowisku startupowym i chcesz być częścią zespołu, który potencjalnie zmieni sposób, w jaki klienci robią zakupy na Bliskim Wschodzie, aplikuj już teraz. Informacje o stanowisku Poszukujemy praktycznego i doświadczonego inżyniera Mid - ML/AI, który dołączy do naszego zespołu inżynierów platformy produktów.

Będziesz projektować i prowadzić produkcyjne systemy uczenia maszynowego wspierające platformy szybkiego handlu i fintech. Rola ta obejmuje posiadanie pełnego cyklu życia modeli uczenia maszynowego, pracę z dużymi zbiorami danych (ponad 10 TB) i kierowanie strategicznymi inicjatywami w zakresie sztucznej inteligencji, które wywierają wymierny wpływ na biznes. Kluczowe obowiązki Tworzenie i utrzymywanie kompleksowych potoków uczenia maszynowego przy użyciu XGBoost, LightGBM, PyTorch i TensorFlow.

Projektuj skalowalne systemy uczenia i wnioskowania na potrzeby przewidywań w czasie rzeczywistym. Kieruj wielofunkcyjnymi inicjatywami ML i mentoruj zespoły inżynieryjne. Optymalizuj modele pod kątem prognozowania popytu, wykrywania oszustw i personalizacji.

Stosuj najlepsze praktyki MLOps i współpracuj z DevOps przy wdrażaniu. Przetwarzaj i analizuj zbiory danych o pojemności ponad 10 TB przy użyciu platform przetwarzania rozproszonego. Wymagane kwalifikacje Ponad 4 lata tworzenia systemów ML na dużą skalę (ponad 100 tys. użytkowników).

Ekspert w zakresie algorytmów XGBoost, LightGBM i zwiększania gradientu. Silne doświadczenie w zakresie stosu Python i ML: PyTorch, TensorFlow, NumPy, Scikit-learn. Praktyczne doświadczenie z agentycznymi systemami AI i frameworkami MCP.

Udokumentowane doświadczenie we wdrażaniu uczenia maszynowego i MLOps. Doświadczenie w zakresie przywództwa technicznego i mentoringu. Preferowane kwalifikacje Znajomość języka Python.

Doświadczenie w aplikacjach szybkiego handlu lub fintech ML. Znajomość platform chmurowych, mikroserwisów lub systemów rozproszonych. Badania, publikacje lub wkłady typu open source w ML/AI.

Pierwotnie opublikowany w Himalajach