HMH
HMH
HMH arendab K–12-haridusele õppekavasid, hindamislahendusi ja õppematerjale. Nende programmid hõlmavad kirjaoskust, matemaatikat, loodusteadusi, ühiskonnaõpetust ja sotsiaal-emotsionaalset õppimist. Lisaks pakub HMH professionaalset arengut, mis aitab õpetajatel oma õpetamispraktikat tugevdada ja õpilaste õppimist toetada.

Kaugelt töötav masinõppeinsener HMH-s

Loo ja halda selgitatavaid õpilaste hindamismudeleid AWS SageMakeris. Aita HMH-l parandada K–12 õpitulemusi tootmiskeskkonna masinõppesüsteemide abil.

Kirjeldus

  • Halda mudeleid andmete ettevalmistamisest treenimise, valideerimise, juurutamise, jälgimise ja edasiarendamiseni.
  • Uuri ja valideeri andmeid enne modelleerimist ja pärast seda ning dokumenteeri leiud.
  • Käivita Pythoni treeningtöid ja töövooge AWS SageMakeris.
  • Jälgi katseid MLflow abil ja hinda mudeleid eraldi hoitud kohortidel.
  • Registreeri, kinnita ja juuruta mudeliversioone nii, et andmete, koodi ja mudelite päritolu oleks jälgitav.
  • Halda reaalajas lõpp-punkte ja pakktöötlusega hindamist, kasutades tunnuste hoidlat ja Snowflake’i.
  • Optimeeri viivitust, kulusid ja võimekust.
  • Jälgi ennustuste kvaliteeti, tõrkemäärasid ja andmete triivi armatuurlaudade ning hoiatuste abil.
  • Juhi igakuiseid tootmise seisukorra ülevaatusi ja süüdistamiseta järelanalüüse.
  • Soovita tootmiskeskkonna tõenditele tuginedes mudelivärskendusi ja panusta disaini RFC-dokumentidesse.
  • Aita analüütikutel ning toote- ja andmetiimidel mudelite väljundeid tõlgendada ja kasutada.
  • Kohanda mudeleid eri õppeainete ja õppekavade jaoks, ilma eraldi koodiharusid haldamata.
  • Hinda suuri õpilasrühmi uuesti, hoides samal ajal töötavad teenused käigus.
  • Käivita mudeliversioone paralleelselt ja lõpeta vanade kasutamine turvaliselt.
  • Paranda treenimise ja teenindamise tõhusust, säilitades mudeli käitumise.
  • Tee koostööd voogude järgi korraldatud tiimis koos vanem- või staff-taseme inseneriga.

Nõuded

  • Tõendatud kogemus teiste kasutatavate mudelite või masinõppesüsteemide tarnimisel.
  • IC4 taseme puhul tavaliselt vähemalt kolm aastat praktilist kogemust või doktorikraad koos asjakohase praktilise kogemusega.
  • Eeldatakse magistri- või doktorikraadi kvantitatiivses valdkonnas, näiteks psühhomeetrias.
  • Kirjutad idiomaatilist, tüübistatud ja testitud Pythoni koodi.
  • Kogemus CI/CD, GitHub Actionsi ja Terraformiga hallatava taristuga.
  • Tugev SQL-i oskus.
  • Statistika hea tundmine, sealhulgas a posteriori ja tõepära mõisted ning kalibreerimisgraafikud.
  • Tugevad uuriva andmeanalüüsi oskused.
  • Suurepärane tehniline kirjutamisoskus.
  • AWS-i töökogemus; soovitatavalt SageMakeriga.
  • Kogemus katsete jälgimise tööriistaga, näiteks MLflow’ga.
  • Oskus hinnata, millal töö on avaldamiseks valmis, ning põhjendada seda tõenditega.
  • Kasuks tuleb kogemus psühhomeetria või haridusliku mõõtmisega; kognitiivsete diagnostiliste mudelite või Bayesi võrkudega; tõenäosusliku programmeerimisega, näiteks Stan või PyMC; R-iga; Snowflake’i ja dbt-ga; Terraformiga; GitHub Actionsiga; teadmusgraafide või ontoloogiatega; ning K–12 hindamisandmetega.

Hüved

  • Aastapalk 110 000–115 000 dollarit.
  • Ettevõtte kultuuri- ja hüvede programm; üksikasjad on HMH lingitud lehel.

Seotud töökohad

CrowdStrike

Ohuanalüütik, masinõppe tuvastustõhusus

CrowdStrike

Hinda pahavara ja klientide tuvastusaruandeid, et aidata täiustada CrowdStrike’i masinõppel põhinevat tuvastust. Toeta valepositiivsete haldamist ja jaga tõhususe tulemusi ettevõttesiseste meeskondadega.

Ava
PAR Technology

MLOps-insener, identiteetide ühendamine

PAR Technology
1001 – 5000 Töötajad
LogistikaNõustamineToit ja joogid

Vii Bridg’i identiteetide ühendamise mudelid PAR Technology restoranitarkvara platvormil tootmiskasutusse. Loo AWS-i ja Sparki andmetorud, CI/CD, seire ning agentide päringutega kasutatavad andmeliidesed.

Ava
Volga Partners

Kaugtöö andmeannotatsiooni spetsialist, objektituvastus – Ameerika Ühendriigid

Volga Partners

Märgista Volga Partnersi tehisintellekti projektide jaoks visuaalsete andmekogumite objekte ja toeta arvutinägemise süsteeme. Aita hoolika ja järjepideva tööga parandada objektituvastuse kvaliteeti.

Ava