Parallel Partners
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1 – 10 Mitarbeitende
B2BFintech
Parallel Partners vermittelt IT-Fachkräfte in Festanstellungen im Finanzdienstleistungs- und Handelssektor. Das Unternehmen betreut Suchaufträge für internationale Hedgefonds, Eigenhandelsfirmen, Investmentbanken, Online-Broker und Anbieter von Handelssoftware. Besondere Expertise besteht in Hochfrequenzhandelssystemen, algorithmischem Handel, Finanztechnik und Risikomanagement. Das 1995 gegründete Personalberatungsunternehmen mit Sitz in Chicago gehört seit 2014 zu Next Step Systems.

Machine-Learning-Ingenieur: Ranking und Retrieval

Entwickle produktive Machine-Learning-Systeme für Ranking, Retrieval, Klassifizierung und Personalisierung. Verbessere Suchrelevanz, Modellqualität und Zuverlässigkeit von KI-Anwendungen.

Beschreibung

  • Entwickle Machine-Learning-Modelle für Klassifizierung, Ranking, Retrieval und Personalisierung.
  • Erstelle effiziente Klassifikatoren und verbessere ihre Genauigkeit, Präzision, Latenz und Kosten.
  • Verbessere die Suchrelevanz und den Kontextabruf mit Embeddings, hybrider Suche und Reranking.
  • Entwickle datenschutzbewusste Personalisierungsmodelle, die aus dem Nutzerverhalten lernen.
  • Erstelle Evaluierungspipelines, annotierte Datensätze und Metriken zur Beurteilung der Modellqualität.
  • Passe bestehende Modelle durch Fine-Tuning an, sofern genügend Daten verfügbar sind.
  • Entwickle und betreibe Pipelines für das Training, die Inferenz und die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.
  • Behebe Produktionsprobleme, überwache die Modellleistung und setze Verbesserungen auf Grundlage praktischer Rückmeldungen um.
  • Arbeite mit Engineering- und Produktteams zusammen, um zuverlässige Machine-Learning-Funktionen bereitzustellen.

Anforderungen

  • Erfahrung im Bereich Machine Learning ist erforderlich.
  • Erfahrung im Bereich künstliche Intelligenz ist erforderlich.
  • Fundierte Kenntnisse in Machine Learning und modernen neuronalen Netzwerkarchitekturen.
  • Praktische Erfahrung mit der Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen im Produktivbetrieb.
  • Erfahrung mit Klassifizierung, Ranking, Retrieval, Empfehlungssystemen oder Personalisierung.
  • Kenntnisse in Modellevaluierung, Experimenten und Leistungsmetriken.
  • Fähigkeit, produktionsreifen Code zu schreiben und mit realen Datensätzen zu arbeiten.
  • Fähigkeit, Modellqualität, Latenz, Kosten und Zuverlässigkeit gegeneinander abzuwägen.
  • Ausgeprägtes Verantwortungsbewusstsein und Problemlösungsfähigkeit.
  • Erfahrung mit Embeddings, Vektorsuche und Ranking-Modellen.
  • Erfahrung mit dem Betrieb produktiver Machine-Learning-Systeme und Inferenzpipelines.
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und PyTorch oder JAX.
  • Bereitschaft, an einem 60-minütigen Coding-Test teilzunehmen.

Zusatzleistungen

  • Krankenversicherung
  • Zahnversicherung
  • Sehversicherung
  • Optionen für Sparpläne
  • Bezahlter Urlaub

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