Starszy inżynier uczenia maszynowego (3967)

O GBGEmożliwienie bezpiecznego i satysfakcjonującego życia cyfrowego prawdziwym ludziom, wszędzie. Naszą misją jest zapewnienie większej liczbie autentycznych ludzi cyfrowego dostępu do możliwości, a firmom dostęp do większej liczby autentycznych ludzi. Nasza technologia opiera się na różnorodnych i wiarygodnych danych, aby stworzyć pojedynczy punkt prawdy do weryfikacji tożsamości i adresu.

Dzięki ponad 30-letniemu doświadczeniu nasz zespół i technologia skupiają się na zapewnianiu każdemu bezpiecznego i satysfakcjonującego życia cyfrowego. Niezależnie od wieku, lokalizacji czy pochodzenia, prawdziwi ludzie na całym świecie powinni być w stanie cyfrowo udowodnić, kim są i gdzie mieszkają. O zespole i roli Zespoły CVML W sercu portfolio GBG Dokumenty i dane biometryczne nasz zespół koncentruje się na tworzeniu unikalnych i potężnych modeli sztucznej inteligencji.

Modele te mają zrewolucjonizować weryfikację KYC dla naszych klientów. Napędzamy rozwój tych najnowocześniejszych technologii, mając na celu dostarczanie niezrównanych rozwiązań w zakresie weryfikacji dokumentów i zaufania cyfrowego. Współpraca jest naszym kamieniem węgielnym, ponieważ łączymy różnorodną wiedzę specjalistyczną, aby osiągnąć wspólny sukces.

Kierując się metodologią Agile, nasze codzienne działania skupiają się na wydajności poprzez automatyzację.Starszy inżynier uczenia maszynowegoStarszy inżynier uczenia maszynowego jest starszym indywidualnym współpracownikiem odpowiedzialnym za projektowanie, opracowywanie, wdrażanie i ciągłe doskonalenie modeli uczenia maszynowego i wizji komputerowej, które napędzają systemy klasy produkcyjnej. Ta rola łączy w sobie praktyczną realizację techniczną z mentoringiem, współpracą i rozwiązywaniem problemów w oparciu o dane. Działając w środowisku Agile, starszy inżynier ML ściśle współpracuje z zespołem zajmującym się uczeniem maszynowym i partnerami międzyfunkcyjnymi, aby przełożyć wymagania produktu na solidne rozwiązania ML.

Stanowisko to wymaga głębokiej wiedzy specjalistycznej w zakresie nowoczesnych technik uczenia maszynowego i wizji komputerowej, doświadczenia w modelach operacyjnych w produkcji oraz umiejętności prowadzenia młodszych inżynierów przez pełny cykl życia uczenia maszynowego, jednocześnie zapewniając wymierną poprawę wydajności modeli i jakości produktu. Co będziesz robić Rozwój techniczny i innowacje Projektowanie, wdrażanie i optymalizacja najnowocześniejszych modeli uczenia maszynowego i wizji komputerowej w celu zwiększenia możliwości produktu. Badaj, oceniaj i stosuj nowoczesne architektury i techniki, w tym CNN, transformatory i modele języka wizyjnego.

Wdrażaj i testuj nowo opracowane algorytmy na dużych zbiorach danych, sprawdzając zarówno dokładność, jak i przepustowość. Dostosuj modele wielkoskalowe, korzystając z wydajnych technik adaptacyjnych, takich jak LoRA i QLoRA. Ocena modelu i analiza danych Zdefiniuj, wdrażaj i monitoruj odpowiednie wskaźniki oceny (np. precyzję, przypominanie, ROC-AUC, macierze zamieszania).

Analizuj dane szkoleniowe, testowe i produkcyjne przy użyciu technik statystycznych i wizualnych w celu identyfikacji luk w wydajności i zagrożeń związanych z niezawodnością. Proponuj i wdrażaj oparte na danych ulepszenia w zakresie dokładności, niezawodności i stabilności modelu. Wdrożenia produkcyjne i MLOps Obsługują kompleksowe przepływy pracy ML, w tym przygotowywanie danych, szkolenia, wdrażanie, monitorowanie i iteracyjne doskonalenie.

Weź udział w procesach CI/CD i monitoruj produkcję, aby zapewnić niezawodne, powtarzalne i skalowalne dostarczanie modeli. Pomoc w diagnozowaniu i rozwiązywaniu regresji wydajności modelu i problemów produkcyjnych. Mentoring i wkład zespołowy Mentorowanie i wspieranie młodszych inżynierów CVML na wszystkich etapach projektów ML, w tym w planowaniu, gromadzeniu danych, adnotacjach, szkoleniach, wdrażaniu i iteracjach.

Weź udział w przeglądach projektów, dyskusjach technicznych i inicjatywach związanych z dzieleniem się wiedzą, aby podnieść ogólny potencjał zespołu. Aktywnie uczestnicz w ceremoniach Agile i wspólnych wysiłkach związanych z rozwiązywaniem problemów. Ciągłe doskonalenie i współpraca Aktywnie proponuj ulepszenia istniejących modeli, przepływów pracy, narzędzi i funkcji produktu.

Efektywnie współpracuj z interesariuszami zajmującymi się inżynierią, produktami i danymi, aby dostarczać skuteczne rozwiązania ML. Utrzymuj świadomość pojawiających się trendów w zakresie uczenia maszynowego i wizji komputerowej oraz oceniaj ich zastosowanie do problemów w świecie rzeczywistym. Umiejętności, których szukamy Licencjat lub wyższy w dziedzinie informatyki, elektrotechniki lub pokrewnej dziedziny lub równoważne doświadczenie Duże, praktyczne doświadczenie w opracowywaniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych.

Zaawansowana znajomość technik uczenia się pod nadzorem, bez nadzoru i pod nadzorem. Znajomość klasyfikacji, regresji, grupowania i wykrywania anomalii. Solidne doświadczenie ze splotowymi sieciami neuronowymi, rekurencyjnymi sieciami neuronowymi i modelami opartymi na transformatorach.

Dobra znajomość języka Python (C++ to plus) i PyTorch (TensorFlow to plus). Praktyczne doświadczenie z nowoczesnymi architekturami sieci neuronowych i funkcjami utraty w zadaniach takich jak wykrywanie obiektów, segmentacja obrazu i uczenie się reprezentacji. Doświadczenie w korzystaniu z bibliotek systemów wizyjnych i obliczeń naukowych, takich jak OpenCV.

Znajomość wdrażania modeli, monitorowania i przepływów pracy CI/CD. Mile widziane doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych i systemami ML o krytycznym znaczeniu dla wydajności. Wcześniejsze doświadczenie w mentorowaniu lub kierowaniu technicznym innymi inżynierami ML.

Korzystna jest znajomość praktyk produkcyjnych MLOps i zarządzania cyklem życia modelu. Potrafi zrównoważyć eksplorację opartą na badaniach z pragmatyczną realizacją skoncentrowaną na produkcji. Aby dowiedzieć się więcej Jako pracodawca zapewniający równe szanse, dokładamy wszelkich starań, aby tworzyć zróżnicowane i włączające miejsce pracy, w którym każdy czuje się ceniony i ma władzę.

Jeśli potrzebujesz uzasadnionych zmian w procesie rozmowy kwalifikacyjnej, poinformuj swojego partnera GBG Talent Attraction. Aby porozmawiać z zespołem Talent Attraction i dowiedzieć się więcej o naszych korzyściach oraz o tym, dlaczego jesteśmy doskonałym miejscem pracy, wyślij e-mail na adres, a my się z Tobą skontaktujemy. Możesz także dowiedzieć się więcej o karierze w GBG i sprawdzić nasze aktualne możliwości na gbgplc.com/careers.Uwolnij swój potencjał i bądź częścią naszej misji zapewniania bezpiecznego i satysfakcjonującego życia cyfrowego.Oryginalnie opublikowano w Himalajach