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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumBerufliche WeiterbildungBildungE-Commerce
HMH entwickelt Lehrpläne, Assessments und Lernmaterialien für die Klassenstufen K–12. Das Angebot umfasst Lese- und Schreibkompetenz, Mathematik, Naturwissenschaften, Gesellschaftswissenschaften und soziales sowie emotionales Lernen. Ergänzend unterstützt HMH Lehrkräfte mit Weiterbildungen dabei, ihren Unterricht zu stärken und das Lernen der Schülerinnen und Schüler zu fördern.
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Machine-Learning-Engineer für AWS SageMaker

Überführe erklärbare Modelle zur Leistungsbewertung von Schülerinnen und Schülern aus der Entwicklung in den Produktivbetrieb auf AWS SageMaker. Unterstütze die Lernprodukte von HMH durch zuverlässige Modellierung, Bereitstellung, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung.

USVereinigte Staaten
110.000 $ – 115.000 $ / Jahr
RemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AWSPythonSQLTerraform

Beschreibung

  • Verantworte den gesamten Modelllebenszyklus – von der Datenaufbereitung und dem Training bis zur Bereitstellung, Überwachung und Aktualisierung der Versionen
  • Erkunde und validiere Daten vor und nach dem Modelltraining und dokumentiere deine Erkenntnisse
  • Trainiere und validiere Modelle in Python mit SageMaker-Trainingsjobs und -Pipelines
  • Dokumentiere Experimente in MLflow und teste Modelle vor der Freigabe anhand zurückgehaltener Kohorten
  • Sorge für eine klare Nachverfolgbarkeit von Modelldaten, Code, Gewichten und Bereitstellung, während du Versionen registrierst, freigibst und bereitstellst
  • Veröffentliche Modelle nach Code-Reviews und über Continuous Integration
  • Stelle Modelle über Echtzeit-Endpunkte und Batch-Bewertungen mit einem Feature Store und Snowflake bereit
  • Optimiere Latenz, Kosten und Kapazität der Modelle
  • Verfolge Vorhersagequalität, Fehler und Drift mithilfe von Dashboards und Alarmmeldungen
  • Überprüfe monatlich den Zustand des Produktivbetriebs und leite schuldzuweisungsfreie Nachbesprechungen zu Vorfällen
  • Nutze Erkenntnisse aus dem Produktivbetrieb, um Modellverbesserungen vorzuschlagen und RFCs des Teams mitzugestalten
  • Hilf Analytics-, Produkt- und Datenteams dabei, Modellergebnisse zu interpretieren und anzuwenden
  • Arbeite in Teams mit klarer Ausrichtung auf Produktströme mit Senior- oder Staff-Engineers zusammen
  • Entwickle Modelle, die sich ohne separate Code-Abzweigungen auf verschiedene Fächer oder Lehrpläne übertragen lassen
  • Berechne Bewertungen für große Schülerpopulationen neu, während Live-Dienste verfügbar bleiben
  • Betreibe Modellversionen parallel und setze sie sicher außer Betrieb
  • Verbessere die Effizienz von Training und Bereitstellung, ohne die Modellergebnisse zu verändern

Anforderungen

  • Nachgewiesene Erfahrung darin, Modelle oder Machine-Learning-Systeme bereitzustellen, auf die andere angewiesen sind
  • Für IC4 in der Regel mindestens drei Jahre praktische Erfahrung oder ein Doktorgrad in Verbindung mit einschlägiger Praxiserfahrung
  • Ein Master- oder Doktorgrad in einem quantitativen Fachgebiet, einschließlich Psychometrie, wird erwartet
  • Verfasse idiomatischen, typisierten und getesteten Python-Code
  • Sicherer Umgang mit CI/CD, GitHub Actions und mit Terraform verwalteter Infrastruktur
  • Fundierte SQL-Kenntnisse
  • Grundkenntnisse in Statistik, einschließlich Konzepten zu Posterior und Likelihood sowie Kalibrierungsdiagrammen
  • Sicher in der explorativen Datenanalyse
  • Ausgezeichnete Fähigkeiten im technischen Schreiben
  • Praktische Kenntnisse von AWS, vorzugsweise SageMaker
  • Praktische Kenntnisse eines Tools zur Experimentverfolgung wie MLflow
  • Fähigkeit zu beurteilen, wann Arbeit produktionsreif ist, und diese Einschätzung mit Belegen zu untermauern
  • Hilfreiche Erfahrung oder Kenntnisse: Psychometrie oder Bildungsmes­sung; kognitiv-diagnostische Modelle oder Bayes’sche Netze; probabilistische Programmierung mit Stan oder PyMC; R; Snowflake und dbt; Terraform; GitHub Actions; Wissensgraphen oder Ontologien; sowie Daten zu Leistungsbewertungen in den Klassen K–12
  • Berechtigung zur Arbeit in den Vereinigten Staaten erforderlich; HMH nimmt an E-Verify teil

Zusatzleistungen

  • Jahresgehaltsspanne von 110.000 bis 115.000 US-Dollar
  • Engagement für Chancengleichheit bei der Beschäftigung
  • Ein Arbeitsumfeld ohne Diskriminierung und Belästigung

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USVereinigte Staaten
14 $ – 15 $ / Stunde
RemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischIngenieur für Computer VisionMachine-Learning-Ingenieur

Annotiere visuelle Datensätze für die KI-Projekte von Volga Partners und kennzeichne Objekte zur Unterstützung von Computer-Vision-Systemen. Mit sorgfältiger, konsistenter Arbeit trägst du dazu bei, die Qualität der Objekterkennung zu verbessern.

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