Product ML mérnök

Stack

Feladatok

• ▹Beágyazódás egy termékcsapatba (SMB, Scaler vagy Enterprise), fókuszált ML-problémákon dolgozva világos ügyfél- és üzleti célokkal
• ▹ML-projektek végpontig vitele: probléma megfogalmazása, megközelítés kiválasztása, terv végrehajtása, a funkció élesítése és teljesítményének monitorozása
• ▹Építés vagy vétel döntés: mikor érdemes saját modellt finomhangolni vagy építeni, és mikor külső modellt, API-t vagy meglévő könyvtárat integrálni
• ▹Gyors haladás az ötlettől az éles üzemig, hetekben mért projektekkel, gyors iterációval és ügyfélhatásra fókuszálva
• ▹Szoros együttműködés az ML-csapattal: a közös infrastruktúra, az értékelőeszközök és a szakértelem kihasználása
• ▹Kapcsolattartás a felhasználókkal: gyors visszajelzés, a használat figyelése és a tanulságok felhasználása a következő iterációhoz
• ▹A műszaki mélység és a pragmatizmus egyensúlya: annak felismerése, mikor kell mélyebb modellezés, és mikor elég a meglévő megoldás
• ▹Éles kód írása a termékcsapat kódbázisában, nem elsősorban kutatási notebookokban
• ▹Éles minőség gazdája: megalapozott értékelések építése, a teljesítmény monitorozása és a hibák kivizsgálása az élesítés után

Elvárások

• ▹Legalább 2 év gyakorlati tapasztalat ML-alapú termékek építésében és élesítésében, erős PyTorch- vagy azzal egyenértékű keretrendszer-tapasztalattal (TensorFlow, JAX)
• ▹Alkalmazott tudományos mélység: látás- vagy diffúziós modellek finomhangolása, érdemi értékelések tervezése és tanítási futások hibakeresése
• ▹Pragmatikus építő szemlélet: az ügyfél problémájának megoldása a saját modell bizonygatása helyett, külső modell, API vagy meglévő könyvtár használata, ha az a leggyorsabb út
• ▹Termékszemlélet: a siker mérése szállított funkciókkal, felhasználói viselkedéssel és üzleti eredményekkel
• ▹Magabiztos mozgás a kísérletezés és az éles mérnöki munka között, karbantartható kód írása valódi termékben
• ▹Erős felelősségvállalás: egy bizonytalan ML-probléma átvétele, a fontos kérdések eldöntése és az éles üzemig vitele
• ▹Gyors iteráció, rövid visszacsatolási hurkok kedvelése

Előny

• ▹Tapasztalat generatív képmodellek vagy diffúziós modellek éles bevezetésében
• ▹Tapasztalat harmadik féltől származó AI API-k belső alternatívákkal szembeni értékelésében
• ▹Tapasztalat gyorsan növekvő startupban vagy közvetlenül egy termékcsapaton belül

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Versenyképes fizetés és érdemi részvényopció
• ▹Hibrid munkavégzés a párizsi központból
• ▹Vízumtámogatás és költözési támogatás legfeljebb 10 000 euróig
• ▹MacBook Pro és teljes otthoni irodafelszerelés
• ▹30 nap éves szabadság
• ▹Magán egészségügyi ellátás
• ▹Rendszeres céges off-site és csapatkirándulások
• ▹Nemzetközi, angol nyelvű csapat
• ▹Angol és francia nyelvórák

A munkáltatóról

A Photoroom 2019-ben alakult, a Y Combinator 2020-as évfolyamának tagja, és az e-kereskedelem vezető vizuális megoldása. Több mint 300 millió felhasználót szolgál ki mobilalkalmazáson, weben és API-n keresztül, évente több mint 5 milliárd képet dolgoz fel. A több mint 100 fős csapat távmunkabarát.