Text copied to clipboard!
Nosaukums
Text copied to clipboard!Dziļās Mācīšanās Inženieris
Apraksts
Text copied to clipboard!
Mēs meklējam Dziļās Mācīšanās Inženieri, kurš pievienosies mūsu komandai un palīdzēs izstrādāt un optimizēt dziļās mācīšanās modeļus un algoritmus. Jūsu galvenais uzdevums būs strādāt ar lieliem datu kopumiem, lai izstrādātu efektīvus un precīzus modeļus, kas var tikt izmantoti dažādās nozarēs, piemēram, attēlu atpazīšanā, dabiskās valodas apstrādē un prognozēšanā. Jums būs jāstrādā ciešā sadarbībā ar citiem inženieriem un datu zinātniekiem, lai izstrādātu risinājumus, kas atbilst uzņēmuma mērķiem un klientu vajadzībām. Ideālam kandidātam ir spēcīgas programmēšanas prasmes, pieredze ar dziļās mācīšanās ietvariem, piemēram, TensorFlow vai PyTorch, un izpratne par mašīnmācīšanās algoritmiem. Jums jābūt spējīgam strādāt dinamiskā vidē un pielāgoties jaunām tehnoloģijām un metodēm. Ja jūs esat motivēts, radošs un vēlaties strādāt ar jaunākajām tehnoloģijām, mēs vēlamies dzirdēt no jums.
Atbildības
Text copied to clipboard!- Izstrādāt un optimizēt dziļās mācīšanās modeļus.
- Analizēt lielus datu kopumus un veikt datu priekšapstrādi.
- Sadarboties ar citiem inženieriem un datu zinātniekiem.
- Veikt modeļu testēšanu un validāciju.
- Dokumentēt izstrādes procesus un rezultātus.
- Sekot līdzi jaunākajām tehnoloģijām un metodēm.
- Piedalīties komandas sanāksmēs un prezentēt rezultātus.
- Izstrādāt risinājumus, kas atbilst uzņēmuma mērķiem.
Prasības
Text copied to clipboard!- Pieredze ar dziļās mācīšanās ietvariem, piemēram, TensorFlow vai PyTorch.
- Spēcīgas programmēšanas prasmes Python vai citās valodās.
- Izpratne par mašīnmācīšanās algoritmiem un metodēm.
- Pieredze darbā ar lieliem datu kopumiem.
- Spēja strādāt dinamiskā un ātri mainīgā vidē.
- Labas komunikācijas un sadarbības prasmes.
- Spēja analizēt un risināt sarežģītas problēmas.
- Augstākā izglītība datorzinātnēs vai saistītā jomā.
Iespējamie intervijas jautājumi
Text copied to clipboard!- Kāda ir jūsu pieredze ar dziļās mācīšanās ietvariem?
- Kā jūs pieejat lielu datu kopumu analīzei?
- Vai varat sniegt piemēru, kur esat optimizējis mašīnmācīšanās modeli?
- Kā jūs sekojat līdzi jaunākajām tehnoloģijām un metodēm?
- Kā jūs risināt problēmas, kas rodas izstrādes procesā?
