Text copied to clipboard!
Cím
Text copied to clipboard!Gépi tanulási mérnök
Leírás
Text copied to clipboard!
We are looking for egy tapasztalt és motivált gépi tanulási mérnököt, aki csatlakozik innovatív technológiai csapatunkhoz. A sikeres jelölt felelős lesz a gépi tanulási algoritmusok és modellek fejlesztéséért, implementálásáért és optimalizálásáért, amelyek különböző üzleti és technológiai problémák megoldására szolgálnak. A pozíció betöltője szorosan együttműködik majd adatkutatókkal, szoftverfejlesztőkkel és termékmenedzserekkel, hogy hatékony és skálázható megoldásokat hozzon létre.
A gépi tanulási mérnök feladatai közé tartozik a nagy mennyiségű adat elemzése, a megfelelő algoritmusok kiválasztása, a modellek betanítása és validálása, valamint a teljesítmény folyamatos monitorozása és javítása. Fontos, hogy a jelölt képes legyen komplex problémák megértésére, és kreatív megoldásokat találjon a kihívásokra. A pozíció betöltőjének jártasnak kell lennie a legújabb gépi tanulási technológiákban, és képesnek kell lennie arra, hogy ezeket a technológiákat hatékonyan alkalmazza a gyakorlatban.
A munkakör betöltéséhez szükséges a programozási nyelvek, például Python, R vagy Java alapos ismerete, valamint tapasztalat a gépi tanulási keretrendszerekkel, mint például TensorFlow, PyTorch vagy scikit-learn. A jelöltnek rendelkeznie kell tapasztalattal a felhőalapú platformok, például AWS, Azure vagy Google Cloud Platform használatában is.
A sikeres jelölt képes lesz önállóan dolgozni, ugyanakkor csapatban is hatékonyan együttműködni. Fontos, hogy a jelölt képes legyen világosan kommunikálni technikai és nem technikai kollégákkal egyaránt, és képes legyen a gépi tanulási megoldások előnyeit és korlátait érthetően bemutatni.
A gépi tanulási mérnök szerepe kulcsfontosságú a vállalat innovációs törekvéseiben, ezért elvárjuk, hogy a jelölt folyamatosan képezze magát, és naprakész legyen a gépi tanulás és mesterséges intelligencia területén zajló legújabb fejlesztésekkel kapcsolatban. A vállalat támogatja a szakmai fejlődést, és lehetőséget biztosít konferenciákon, workshopokon való részvételre, valamint szakmai tanfolyamok elvégzésére.
A pozíció betöltője részt vesz majd a gépi tanulási projektek teljes életciklusában, a kezdeti adatgyűjtéstől és elemzéstől kezdve, a modellek fejlesztésén és implementálásán át, egészen a modellek éles környezetben történő üzemeltetéséig és karbantartásáig. A jelöltnek képesnek kell lennie arra, hogy a gépi tanulási modelleket integrálja a meglévő rendszerekbe, és biztosítsa azok stabilitását és megbízhatóságát.
Ha szenvedélyesen érdeklődik a gépi tanulás iránt, és szeretne egy dinamikus, innovatív csapat tagja lenni, akkor várjuk jelentkezését erre a kihívásokkal teli és izgalmas pozícióra.
Felelősségek
Text copied to clipboard!- Gépi tanulási algoritmusok és modellek fejlesztése, implementálása és optimalizálása
- Adatok előkészítése, tisztítása és elemzése gépi tanulási projektekhez
- Modellek teljesítményének monitorozása, értékelése és javítása
- Együttműködés adatkutatókkal, fejlesztőkkel és termékmenedzserekkel
- Gépi tanulási modellek integrálása meglévő rendszerekbe
- Dokumentáció készítése a fejlesztett modellekről és folyamatokról
- Részvétel a gépi tanulási projektek teljes életciklusában
- Új technológiák és módszerek kutatása és alkalmazása
Elvárások
Text copied to clipboard!- Felsőfokú végzettség informatika, mérnöki vagy kapcsolódó területen
- Legalább 2-3 év tapasztalat gépi tanulási projektekben
- Python, R vagy Java programozási nyelvek alapos ismerete
- Tapasztalat gépi tanulási keretrendszerekkel (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
- Felhőalapú platformok (AWS, Azure, Google Cloud) ismerete
- Erős analitikus és problémamegoldó készség
- Kiváló kommunikációs és csapatmunka képesség
- Angol nyelvtudás szakmai szinten
Lehetséges interjú kérdések
Text copied to clipboard!- Milyen gépi tanulási projekteken dolgozott korábban, és milyen eredményeket ért el?
- Melyik gépi tanulási keretrendszert részesíti előnyben, és miért?
- Hogyan kezeli a nagy mennyiségű adatok előkészítését és tisztítását?
- Milyen tapasztalatai vannak a felhőalapú platformok használatában?
- Hogyan biztosítja a gépi tanulási modellek teljesítményének folyamatos javítását?
- Milyen módszereket alkalmaz a gépi tanulási modellek validálására és tesztelésére?
