Text copied to clipboard!
Tytuł
Text copied to clipboard!Trener Uczenia Maszynowego
Opis
Text copied to clipboard!
Poszukujemy Trenera Uczenia Maszynowego, który dołączy do naszego zespołu zajmującego się rozwojem zaawansowanych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za projektowanie, implementację i optymalizację procesów treningowych modeli uczenia maszynowego, a także za analizę danych i współpracę z zespołami inżynierów oraz analityków danych.
Trener Uczenia Maszynowego będzie odgrywać kluczową rolę w tworzeniu modeli predykcyjnych, klasyfikacyjnych i rekomendacyjnych, które wspierają nasze produkty i usługi. Kandydat powinien posiadać solidne podstawy w zakresie statystyki, programowania oraz znajomość popularnych bibliotek ML, takich jak TensorFlow, PyTorch, scikit-learn czy Keras.
Do głównych zadań będzie należeć przygotowywanie danych treningowych, czyszczenie i przetwarzanie danych, wybór odpowiednich algorytmów, trenowanie modeli oraz ich walidacja i testowanie. Trener będzie również odpowiedzialny za monitorowanie wydajności modeli w środowisku produkcyjnym oraz ich ciągłą optymalizację.
Idealny kandydat to osoba analityczna, komunikatywna i potrafiąca pracować w zespole interdyscyplinarnym. Wymagana jest znajomość języka Python oraz doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych. Dodatkowym atutem będzie doświadczenie w pracy z chmurą obliczeniową (AWS, GCP, Azure) oraz znajomość zasad MLOps.
Oferujemy możliwość pracy nad innowacyjnymi projektami, elastyczne godziny pracy, dostęp do najnowszych technologii oraz rozwój zawodowy w dynamicznym środowisku. Jeśli pasjonujesz się sztuczną inteligencją i chcesz mieć realny wpływ na rozwój nowoczesnych rozwiązań technologicznych, ta oferta jest dla Ciebie.
Obowiązki
Text copied to clipboard!- Projektowanie i implementacja procesów treningowych modeli ML
- Przygotowywanie i przetwarzanie danych treningowych
- Wybór i dostosowywanie algorytmów uczenia maszynowego
- Walidacja i testowanie modeli
- Monitorowanie wydajności modeli w środowisku produkcyjnym
- Współpraca z zespołami inżynierów i analityków danych
- Optymalizacja istniejących modeli ML
- Tworzenie dokumentacji technicznej
- Udział w przeglądach kodu i sesjach planowania sprintów
- Wdrażanie najlepszych praktyk MLOps
Wymagania
Text copied to clipboard!- Wykształcenie wyższe w dziedzinie informatyki, matematyki lub pokrewnej
- Minimum 2 lata doświadczenia w pracy z modelami ML
- Znajomość języka Python i bibliotek ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
- Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych
- Umiejętność analitycznego myślenia i rozwiązywania problemów
- Znajomość zasad walidacji modeli i metryk oceny
- Doświadczenie z narzędziami do wersjonowania kodu (np. Git)
- Znajomość środowisk chmurowych (AWS, GCP, Azure) – mile widziana
- Umiejętność pracy zespołowej i komunikatywność
- Znajomość języka angielskiego na poziomie technicznym
Potencjalne pytania na rozmowie
Text copied to clipboard!- Jakie masz doświadczenie w trenowaniu modeli ML?
- Z jakich bibliotek ML korzystasz najczęściej i dlaczego?
- Opisz projekt, w którym implementowałeś model uczenia maszynowego.
- Jakie metody stosujesz do walidacji modeli?
- Czy masz doświadczenie z MLOps? Jeśli tak, opisz je.
- Jak radzisz sobie z brakującymi lub nieczystymi danymi?
- Czy pracowałeś z danymi w czasie rzeczywistym?
- Jakie masz doświadczenie z chmurą obliczeniową?
- Jakie są Twoje ulubione narzędzia do eksploracji danych?
- Jakie wyzwania napotkałeś podczas trenowania modeli i jak je rozwiązałeś?
