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Remote Machine-Learning-Engineer bei HMH

Entwickle und betreibe erklärbare Modelle zur Schülerbewertung auf AWS SageMaker. Hilf HMH, Lernergebnisse in der Primar- und Sekundarstufe mit produktiven Machine-Learning-Systemen zu verbessern.

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

Beschreibung

  • Verwalte Modelle von der Datenaufbereitung über Training, Validierung, Bereitstellung und Überwachung bis zur Weiterentwicklung.
  • Untersuche und validiere Daten vor und nach der Modellierung und dokumentiere die Ergebnisse.
  • Führe Python-Trainingsjobs und Pipelines in AWS SageMaker aus.
  • Verfolge Experimente mit MLflow und bewerte Modelle anhand zurückgehaltener Kohorten.
  • Registriere, veröffentliche und deploye Modellversionen mit nachvollziehbarer Daten-, Code- und Modellherkunft.
  • Betreibe Echtzeit-Endpunkte und Batch-Scoring mit einem Feature Store und Snowflake.
  • Optimiere Latenz, Kosten und Kapazität.
  • Überwache Vorhersagequalität, Fehlerraten und Drift mithilfe von Dashboards und Alarmen.
  • Leite monatliche Überprüfungen des Produktionszustands und vorwurfsfreie Nachbesprechungen von Vorfällen.
  • Empfiehl Modellaktualisierungen auf Grundlage von Produktionserkenntnissen und wirke an Design-RFCs mit.
  • Unterstütze Analyse-, Produkt- und Datenteams dabei, Modellausgaben zu interpretieren und zu nutzen.
  • Passe Modelle an verschiedene Fächer und Lehrpläne an, ohne separate Code-Forks zu pflegen.
  • Berechne Bewertungen für große Schülerpopulationen neu, während Live-Dienste weiterlaufen.
  • Betreibe Modellversionen parallel und nimm sie sicher außer Betrieb.
  • Verbessere die Effizienz von Training und Bereitstellung, ohne das Modellverhalten zu verändern.
  • Arbeite in einem an Datenströmen ausgerichteten Team mit einer Senior- oder Staff-Engineering-Fachkraft zusammen.

Anforderungen

  • Nachgewiesene Erfahrung mit der Bereitstellung von Modellen oder Machine-Learning-Systemen, die von anderen genutzt werden.
  • Für IC4 in der Regel mindestens drei Jahre praktische Erfahrung oder eine Promotion mit einschlägiger praktischer Erfahrung.
  • Ein Master- oder Promotionsabschluss in einem quantitativen Fachgebiet, etwa Psychometrie, wird erwartet.
  • Schreibe idiomatisches, typisiertes und getestetes Python.
  • Erfahrung mit CI/CD, GitHub Actions und mit Terraform verwalteter Infrastruktur.
  • Sehr gute SQL-Kenntnisse.
  • Fundierte Statistikkenntnisse, einschließlich posteriorer und Likelihood-Konzepte sowie Kalibrierungsdiagrammen.
  • Ausgeprägte Fähigkeiten in der explorativen Datenanalyse.
  • Ausgezeichnete technische Schreibfähigkeiten.
  • Praktische Kenntnisse von AWS, idealerweise SageMaker.
  • Praktische Kenntnisse eines Tools zur Experimentverfolgung wie MLflow.
  • Fähigkeit, anhand von Belegen zu beurteilen, wann Arbeit bereit zur Veröffentlichung ist.
  • Hilfreich sind Kenntnisse oder Erfahrung in Psychometrie oder Bildungsmesstechnik; kognitiven Diagnosemodellen oder Bayes’schen Netzen; probabilistischer Programmierung wie Stan oder PyMC; R; Snowflake und dbt; Terraform; GitHub Actions; Wissensgraphen oder Ontologien sowie Bewertungsdaten der Primar- und Sekundarstufe.

Zusatzleistungen

  • Jahresgehaltsspanne von 110.000 bis 115.000 US-Dollar.
  • Kultur- und Sozialleistungsprogramm; Einzelheiten finden sich auf der verlinkten HMH-Seite.

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