Text copied to clipboard!
Titel
Text copied to clipboard!Dybt Læring Træner
Beskrivelse
Text copied to clipboard!
Vi søger en erfaren Dybt Læring Træner til at udvikle og optimere avancerede neurale netværk og maskinlæringsmodeller. I denne rolle vil du arbejde tæt sammen med dataforskere, ingeniører og produktudviklere for at skabe innovative løsninger, der kan anvendes i forskellige brancher såsom sundhedspleje, finans, teknologi og meget mere. Du vil være ansvarlig for at designe, træne og evaluere dyb læringsmodeller samt implementere dem i produktionsmiljøer.
Som Dybt Læring Træner vil du analysere store datasæt, eksperimentere med forskellige arkitekturer og optimere modeller for at forbedre deres præcision og ydeevne. Du vil også arbejde med at identificere og løse problemer relateret til overtilpasning, generalisering og modelbias. Derudover vil du samarbejde med tværfaglige teams for at sikre, at de udviklede modeller opfylder forretningsmæssige og tekniske krav.
For at få succes i denne rolle skal du have en stærk baggrund inden for maskinlæring, dyb læring og neurale netværk. Du skal være fortrolig med frameworks som TensorFlow, PyTorch og Keras samt have erfaring med programmeringssprog som Python. Erfaring med cloud computing og distribueret træning er en fordel.
Vi leder efter en kandidat, der er passioneret omkring kunstig intelligens og har en analytisk tankegang. Du skal være i stand til at arbejde selvstændigt samt i teams og have evnen til at kommunikere komplekse tekniske begreber til ikke-tekniske interessenter. Hvis du har en stærk forståelse af dyb læring og ønsker at arbejde med banebrydende teknologi, vil vi meget gerne høre fra dig.
Ansvarsområder
Text copied to clipboard!- Udvikle og træne dyb læringsmodeller til forskellige applikationer.
- Analysere og forberede store datasæt til modeltræning.
- Eksperimentere med forskellige neurale netværksarkitekturer for at optimere ydeevnen.
- Implementere og teste modeller i produktionsmiljøer.
- Samarbejde med dataforskere og ingeniører for at forbedre AI-løsninger.
- Overvåge og evaluere modelpræstationer for at sikre nøjagtighed og effektivitet.
- Optimere træningsprocesser for at reducere beregningsomkostninger og forbedre hastighed.
- Dokumentere udviklingsprocesser og præsentere resultater for interessenter.
Krav
Text copied to clipboard!- Erfaring med maskinlæring og dyb læring.
- Kendskab til frameworks som TensorFlow, PyTorch eller Keras.
- Stærke programmeringsfærdigheder i Python.
- Erfaring med cloud computing og distribueret træning er en fordel.
- Evne til at analysere og forberede store datasæt.
- Forståelse af neurale netværksarkitekturer og optimeringsteknikker.
- Gode kommunikationsevner og evne til at arbejde i tværfaglige teams.
- Relevant uddannelse inden for datalogi, kunstig intelligens eller beslægtede områder.
Mulige interviewspørgsmål
Text copied to clipboard!- Kan du beskrive en dyb læringsmodel, du har udviklet, og hvordan du optimerede den?
- Hvordan håndterer du overtilpasning i neurale netværk?
- Hvilke frameworks og værktøjer foretrækker du at bruge til dyb læring, og hvorfor?
- Kan du give et eksempel på en udfordring, du har mødt i modeltræning, og hvordan du løste den?
- Hvordan sikrer du, at en model generaliserer godt til nye data?
- Har du erfaring med at implementere dyb læringsmodeller i produktionsmiljøer?
- Hvordan arbejder du sammen med andre teams for at integrere AI-løsninger i en virksomhed?
- Hvilke tendenser inden for dyb læring finder du mest spændende i øjeblikket?
