Machine learning mérnök

Stack

Feladatok

• ▹Éles használatra szánt gépi tanulási modellek építése, tanítása és fejlesztése
• ▹Értékelési és visszacsatolási ciklusok kialakítása, amelyek mérhetően javítják a modell teljesítményét
• ▹A modellminőség mérésére, monitorozására és követésére szolgáló eszközök felállítása
• ▹Új modellek és technikák kiértékelése, a legjobbak bevezetése élesbe
• ▹Együttműködés a csapatok között ML-alapú funkciók szállításában

Elvárások

• ▹4+ év alkalmazott ML / LLM mérnöki tapasztalat éles környezetben, erős Python-tudással
• ▹Tapasztalat modellek prototípusból megbízható éles rendszerré fejlesztésében
• ▹Gyakorlati tapasztalat modellek finomhangolásában és szigorú kiértékelésben
• ▹Git és verziókezelő rendszerek ismerete
• ▹Gyakorlati tapasztalat AI-támogatott fejlesztőeszközökkel (pl. Claude Code, OpenAI Codex, Cursor), és bizonyított képesség új eszközök beépítésére

Előny

• ▹Alkalmazott NLP, számítógépes látás vagy multimodális modellek
• ▹MLOps- és modellmonitorozó eszközök
• ▹Fintech vagy pénzügyi adatok területén szerzett háttér

Amit kínálunk

• ▹Teljesen távoli munkavégzés
• ▹Egészségbiztosítás, fogászati és látásbiztosítás
• ▹401(k) nyugdíjprogram
• ▹Felelős szabadságpolitika (PTO)

A munkáltatóról

Az Allocate a magánpiaci befektetéseket alakítja át: RIA-k és family office-ok számára teszi egyszerűvé a magántőke-kitettség felderítését, modellezését és kezelését. Platformja válogatott alap- és társbefektetési lehetőségeket kínál intézményi szintű infrastruktúrával.