Starszy inżynier uczenia maszynowego

Prowadzenie działalności pierwszej linii to zagadka operacyjna, której większość oprogramowania nigdy nie dotykała. Koszty pracy na zmianę, zgodność z przepisami różniąca się w zależności od regionu i roli oraz marże na tyle niskie, że źle zbudowana rota może spaść o jedną czwartą. Jest to trudniejszy problem niż większość SaaS dla umysłów, a jednak sektory pierwszej linii zatrudniają 80% światowej siły roboczej i pozyskały około 1% inwestycji w oprogramowanie w ostatniej dekadzie.

Uważamy, że dzieje się tak dlatego, że zanim można było go rozwiązać, problem wymagał sztucznej inteligencji, a nie tylko lepszego oprogramowania. Organizacje pierwszej linii korzystają z ogromnych ilości danych operacyjnych. Odpowiednio wykorzystane dane te umożliwiają agentom przejęcie rzeczywistych części prowadzenia firmy, a nie tylko raportowanie na jej temat.

Właśnie to budujemy w Sonie i jest na tyle wcześnie, że systemy, które zbudujesz teraz, za trzy lata będą nadal stanowić fundamenty. Zebraliśmy ponad 100 milionów dolarów od N47, Felicis, Gradient i Northzone, podpisaliśmy kontrakty z ponad 100 klientami korporacyjnymi w Wielkiej Brytanii i USA oraz otworzyliśmy biura w Londynie, Nowym Jorku, Austin i Lizbonie. Więcej o pracy w Sonie znajdziesz tutaj.

O roli Dołączysz do dwuosobowego zespołu ML i systemu prognostycznego tworzącego co pół godziny prognozy popytu dla różnych celów dla wielu sieci restauracji. Nasze modele prognostyczne wchodzą w złożone środowisko, w którym kluczowe decyzje maszyn i ludzi podejmowane są na podstawie ich przewidywań, w obliczu pętli sprzężenia zwrotnego i wysoce zmiennego środowiska. System działa - wyzwaniem jest teraz skalowanie go z kilku do setek klientów.

Będziesz właścicielem kompleksowych uruchomień klientów: sprawdzania poprawności danych, wybierania modeli, uruchamiania UAT, uruchamiania i monitorowania wydajności później. Będziesz przyłączać się do rozmów z klientami, budować relacje i rozumieć, co tak naprawdę liczy się w terenie - nie tylko to, czy model jest dokładny, ale także to, czy kuchnia przygotowała odpowiednią ilość jedzenia. Pokochasz tę rolę, jeśli: Lubisz przejąć na własność produkt i wynik od początku do końca.

Uczenie maszynowe w firmie Sona kończy się sukcesem, jeśli mamy zadowolonych klientów prowadzących odnoszące sukcesy biznesy, a także modele, które są najlepsze w branży. Skupiasz się na rozwiązaniu problemu, a gdy masz wybór między „skomplikowanym i błyszczącym” a „uzyskaniem czegoś prostego przed użytkownikiem”, wybierasz to drugie. Cieszy Cię współpraca z naszymi ekspertami branżowymi, aby naprawdę zrozumieć, co dzieje się w firmach naszych klientów i realiów pracy w nich.

Widzisz poza danymi świat, który doprowadził do tego procesu generowania danych, problemy z nim związane oraz możliwości, jakie nam to daje. Masz doświadczenie i jesteś podekscytowany możliwością przeniesienia projektu uczenia maszynowego od pomysłu biznesowego do wdrożonego systemu produkcyjnego. Domyślnie korzystasz z narzędzi AI do programowania i jesteś podekscytowany tym, co mogą osiągnąć w zakresie uczenia maszynowego.

Na co dzień używasz Claude Code, Cursora lub jego odpowiednika - nie jako nowości, ale jako standardowego trybu pracy. Nasza rola nie będzie dla Ciebie, jeśli: masz nadzieję prowadzić badania i publikować artykuły naukowe jako kluczowy element swojej pracy. chcesz przejść na mniej techniczną, bardziej kierowniczą rolę. chcesz zdobyć nową, wymyślną technologię X i zastosować ją do czegoś. wolisz pracować nad jedną rzeczą i doprowadzić ją do perfekcji, zanim przejdziesz dalej - ta rola wymaga pragmatyzmu, równoległości i iteracyjne doskonalenie Wymagania Do odniesienia sukcesu potrzebne będą następujące umiejętności/doświadczenie: Doświadczenie w zakresie produkcyjnego uczenia maszynowego z doświadczeniem we wdrażaniu systemów uczenia maszynowego, które radzą sobie z niechlujnymi danymi, płynnie zawodzą i wymagają monitorowania Solidne podstawy uczenia maszynowego - potrafisz w praktyce uzasadnić kompromisy, wyjaśnić „dlaczego” stojące za wyborem funkcji i modelu oraz dokonać właściwej oceny sytuacji, gdy wydarzy się coś nieoczekiwanego Doświadczenie w zakresie wdrażania u klienta - osobiście posiadasz kompleksowe wdrożenie uczenia maszynowego i swobodnie rozmawiasz z interesariuszami nietechnicznymi Silne umiejętności programowania w języku Python, w tym stos ML/naukowy Python (np. numpy, scikit-learn) Codzienne korzystanie z narzędzi programistycznych AI (Kod Claude, Cursor, Copilot lub równoważne) jako domyślnego trybu pracy Byłoby wspaniale, gdybyś miał doświadczenie również w niektórych z tych obszarów: Prognozowanie, szeregi czasowe lub planowanie popytu - ktoś, kto intuicyjnie rozumie funkcje opóźnień, efekty kalendarza i integralność oceny, będzie zwiększał się znacznie szybciej Nasz stos: Python, scikit-learn, MLflow, Docker, GCP Mały zespół, w którym własność jest szeroka, a przełączanie kontekstu jest normalne Korzyści Wynagrodzenie: 95 000 - 110 000 GBP Całkowicie zdalne (europejskie strefy czasowe) Opcje udostępniania 35 dni urlopu rocznego (25 dni standardowo plus 10 elastycznych dni świątecznych) Dodatkowy dzień urlopu za każdy rok pracy Składki emerytalne dopasowane do 5% Kompleksowe ubezpieczenie zdrowotne Rozszerzony urlop rodzicielski i wynagrodzenie Wynagrodzenie program opieki nad dziećmi (Żłobek w miejscu pracy) Stypendium za przestrzeń coworkingową dla osób mieszkających poza Londynem Coroczne opłacane wszystkie wydatki Rekolekcje zespołowe Najnowszy budżet na Macbooka i sprzęt dla Twojego domowego biura Budżet na rozwój zawodowy Nieograniczone bezpłatne książki Uwaga: jest to typowy pakiet świadczeń dla pełnoetatowego pracownika mieszkającego w Wielkiej Brytanii. Dokładne szczegóły mogą się różnić w zależności od lokalizacji i rodzaju zatrudnienia, ale staramy się być jak najbardziej uczciwi wobec wszystkich członków naszego zespołu.

Poproś osobę kontaktową w zespole Talent o wyjaśnienie dostępnych dla Ciebie korzyści.