Machine Learning Engineer

Stack

Feladatok

• ▹Machine learning megoldások tervezése és fejlesztése, pontosság, teljesítmény, biztonság és skálázhatóság szem előtt tartásával
• ▹Végponttól végpontig terjedő AI/ML pipeline-ok megvalósítása és karbantartása (adatbetöltéstől a modellfejlesztésen át a validálásig és deploymentig), senior mérnökök iránymutatásával komplex architekturális döntéseknél
• ▹AI/ML szolgáltatások ellátása megfelelő metrikákkal, logolással és telemetriával a modellteljesítmény és üzemeltetési állapot monitorozásához
• ▹Részvétel ügyeleti rotációban, fokozatos rollout-ok végrehajtása és standard mitigációs stratégiák alkalmazása a produkciós inference szolgáltatások egészségéért
• ▹Együttműködés a tervezési, dizájn- és kódellenőrzési fázisokban, hozzájárulás termék- és technikai megbeszélésekhez, kódminőség javítása review-visszajelzésekkel

Elvárások

• ▹Informatika, matematika, statisztika vagy hasonló kvantitatív terület alapszakos diplomája, vagy azzal egyenértékű gyakorlati tapasztalat
• ▹2+ év tapasztalat machine learning mérnöki vagy alkalmazott ML területen, bizonyított Python-jártassággal és legalább egy ML-keretrendszerrel (PyTorch, TensorFlow vagy JAX), valamint NLP-könyvtárak ismeretével (Hugging Face Transformers, NLTK, SpaCy)
• ▹Tapasztalat kis-közepes méretű ML szolgáltatások/funkciók fejlesztésében, tesztelésében és üzembe helyezésében együttműködő mérnöki környezetben, beleértve a modellverziózást, kísérletkövetést és felhőalapú infrastruktúrát (AWS, GCP vagy Azure)
• ▹Python (előny) vagy hasonló objektumorientált nyelv ismerete
• ▹Tapasztalat nagy (vagy kis) nyelvi modellek szoftverrendszerekbe integrálásában
• ▹Kiváló írásbeli és szóbeli kommunikációs készség technikai és nem technikai közönség felé

Soft skillek

A munkáltatóról

A Twilio kommunikációs megoldásokat szállít több százezer vállalkozásnak, és fejlesztők millióinak teszi lehetővé személyre szabott ügyfélélmények kialakítását, remote-first kultúrával.