Senior machine learning engineer

Stack

Feladatok

• ▹Éles minőségű gépi tanulási modellek és rendszerek tervezése, építése és bevezetése nagy léptékben
• ▹Az ML teljes életciklusának birtoklása: problémadefiníciótól a feature engineeringen át a tréningig, kiértékelésig, bevezetésig és monitorozásig
• ▹Skálázható adat- és modell-pipeline-ok építése erős megbízhatósággal, megfigyelhetőséggel és automatizált újratréningeléssel
• ▹Munka nagy léptékű adathalmazokkal a rangsorolás, ajánlások, keresési relevancia, predikció és tartalom-/felhasználómegértés javítására
• ▹Kereszt-funkcionális együttműködés termék-, adattudományi, infrastruktúra- és mérnöki csapatokkal
• ▹Rendszerteljesítmény javítása késleltetés, átviteli sebesség és modellminőség mentén
• ▹State-of-the-art ML- és AI-technikák kutatása és alkalmazása: deep learning, gráf- és transformer-alapú módszerek, LLM-kiértékelés/alignment
• ▹Hozzájárulás a technikai stratégiához, architektúrához és hosszú távú ML-roadmaphoz

Elvárások

• ▹3-5+ év tapasztalat gépi tanulási rendszerek éles építésében, bevezetésében és üzemeltetésében
• ▹Erős programozási készségek Python, Java, Go vagy hasonló nyelven, szilárd szoftvermérnöki alapokkal
• ▹ML-alapok: algoritmusok ismerete a klasszikus statisztikai tanulástól (XGBoost, Random Forest, regressziók) a deep learning architektúrákig (Transformer, CNN, GNN)
• ▹Gyakorlati tapasztalat modern ML-keretrendszerekkel (PyTorch, TensorFlow)
• ▹Tapasztalat skálázható ML-pipeline-ok, adatfeldolgozó rendszerek és modell-serving infrastruktúra tervezésében
• ▹Képesség kereszt-funkcionális munkára, bizonytalan üzleti problémák technikai megoldássá alakítására
• ▹Tapasztalat mérhető metrikák javításában alkalmazott gépi tanulással

Előny

• ▹Tapasztalat ajánlórendszerekkel, kereséssel/rangsorolással, hirdetési/aukciós rendszerekkel vagy nagy léptékű reprezentációtanulással
• ▹Jártasság elosztott rendszerekben és nagy léptékű adatfeldolgozásban (Spark, Kafka, Ray, Airflow, BigQuery, Redis stb.)
• ▹Tapasztalat valós idejű rendszerekkel és alacsony késleltetésű éles környezetekkel
• ▹Háttér feature engineeringben, modelloptimalizálásban és éles monitorozásban
• ▹Tapasztalat LLM/Gen AI technikákkal: kiértékelés, alignment, finomhangolás, tudásdesztilláció, RAG/agentic rendszerek
• ▹Felsőfokú végzettség számítástechnika, gépi tanulás vagy kapcsolódó kvantitatív terület

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Átfogó egészségügyi juttatások és jövedelemkiesés-pótló programok
• ▹401k nyugdíjprogram munkáltatói hozzájárulással
• ▹Rugalmas, globális juttatási programok
• ▹Családtervezési támogatás
• ▹Nemi megerősítő egészségügyi ellátás
• ▹Mentális egészség- és coaching-juttatások
• ▹Rugalmas szabadság és fizetett önkéntes nap
• ▹Bőkezű fizetett szülői szabadság

A munkáltatóról

A Reddit közösségek közössége, ahol emberek megosztják, megvitatják és értékelik a számukra fontos témákat. 100 000+ aktív közösséggel és mintegy 126 millió napi egyedi látogatóval a Reddit az internet egyik legnagyobb információforrása. A gépi tanulás kulcsszerepet játszik a személyre szabott ajánlásokban, keresésben és hirdetési rendszerekben.