LogoFresh Jobs Ahead
HMH
HMH
1001 – 5000 Alkalmazottak
H1B-vízum szponzoraE-kereskedelemOktatásSzakmai fejlődés
A HMH tanterveket, értékelési eszközöket és tanulási forrásokat fejleszt a K–12 oktatás számára. Programjai az írás-olvasást, a matematikát, a természettudományokat, a társadalomismeretet és a szociális-érzelmi tanulást ölelik fel. Emellett szakmai fejlődési programokat kínál, amelyek segítik a pedagógusokat oktatási gyakorlatuk fejlesztésében és a tanulók tanulásának támogatásában.
LinkedIn
Állások a vállalatnál

Gépi tanulási mérnök, AWS SageMaker

A magyarázható tanulói értékelési modelleket fejlesztési fázisból helyezze éles környezetbe az AWS SageMakeren. Megbízható modellezéssel, telepítéssel, felügyelettel és folyamatos fejlesztéssel támogassa a HMH tanulási termékeit.

USEgyesült Államok
110 000 $ – 115 000 $ / év
TávoliTeljes munkaidőKözéphaladóSzeniorKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnök
AWSPythonSQLTerraform

Leírás

  • Irányítsa a modellek teljes életciklusát az adat-előkészítéstől és tanítástól a telepítésen, felügyeleten és verziófrissítéseken át
  • Vizsgálja meg és ellenőrizze az adatokat az illesztés előtt és után, és dokumentálja a megállapításait
  • Tanítson és validáljon modelleket Pythonban, SageMaker-tanítási feladatokkal és folyamatokkal
  • Rögzítse a kísérleteket az MLflow-ban, és az élesítés előtt tesztelje a modelleket elkülönített kohorszokon
  • A verziók regisztrálásakor, élesítésénél és telepítésénél tartson fenn egyértelmű nyomon követhetőséget a modelladatok, a kód, a súlyok és a kiszolgálás tekintetében
  • Kódellenőrzésen és folyamatos integráción keresztül adja ki a modelleket
  • Valós idejű végpontokon és kötegelt pontozással szolgálja ki a modelleket, feature store és Snowflake használatával
  • Optimalizálja a modellek késleltetését, költségét és kapacitását
  • Irányítópultokkal és riasztásokkal kövesse a predikciók minőségét, a hibákat és az eltolódást
  • Havonta vizsgálja felül az éles környezet állapotát, és vezessen hibáztatásmentes utóelemzéseket
  • Az éles környezetből származó bizonyítékok alapján tegyen javaslatot a modellek fejlesztésére, és járuljon hozzá a csapat RFC-ihez
  • Segítse az analitikai, termék- és adatelemző csapatokat a modellkimenetek értelmezésében és alkalmazásában
  • Dolgozzon együtt senior vagy staff mérnökökkel adatfolyam-központú csapatokban
  • Fejlesszen olyan modelleket, amelyek külön kódelágazások nélkül általánosíthatók különböző tantárgyakra vagy tantervekre
  • Pontozzon újra nagy tanulói csoportokat úgy, hogy az élő szolgáltatások elérhetők maradnak
  • Működtessen párhuzamosan több modellverziót, és biztonságosan vonja ki őket a használatból
  • Javítsa a tanítás és a kiszolgálás hatékonyságát a modellkimenetek megőrzése mellett

Követelmények

  • Igazolható tapasztalat olyan modellek vagy gépi tanulási rendszerek szállításában, amelyekre mások támaszkodnak
  • IC4 szinten jellemzően legalább három év gyakorlati tapasztalat, vagy doktori fokozat releváns gyakorlati tapasztalattal kiegészítve
  • Kvantitatív területen, például pszichometriából szerzett mester- vagy doktori fokozat elvárt
  • Írjon idiomatikus, típusozott és tesztelt Python-kódot
  • Legyen jártas a CI/CD, a GitHub Actions és a Terraformmal kezelt infrastruktúra használatában
  • Erős SQL-ismeretek
  • Statisztikai alapok, beleértve az utólagos valószínűség és a likelihood fogalmát, valamint a kalibrációs diagramokat
  • Jártasság a feltáró adatelemzésben
  • Kiváló műszaki íráskészség
  • AWS-ismeret, lehetőleg SageMaker-tapasztalattal
  • Gyakorlati ismeretek egy kísérletkövető eszközről, például az MLflow-ról
  • Képesség annak megítélésére, hogy egy munka készen áll-e az élesítésre, és a döntés bizonyítékokkal való alátámasztására
  • Előnyt jelent a pszichometriai vagy oktatásmérési tapasztalat; kognitív diagnosztikai modellek vagy Bayes-hálók ismerete; valószínűségi programozás Stan vagy PyMC használatával; R; Snowflake és dbt; Terraform; GitHub Actions; tudásgráfok vagy ontológiák; valamint a K–12-es értékelési adatok ismerete
  • Az Egyesült Államokban való munkavégzésre jogosultnak kell lennie; a HMH részt vesz az E-Verify programban

Juttatások

  • Évi 110 000–115 000 amerikai dolláros fizetési sáv
  • Elkötelezettség az egyenlő foglalkoztatási esélyek mellett
  • Diszkriminációtól és zaklatástól mentes munkakörnyezet

Kapcsolódó állások

CrowdStrike

Fenyegetéselemző, gépi tanulásos észlelési hatékonyság

CrowdStrike
5001 – 10 000 Alkalmazottak
H1B-vízum szponzoraKiberbiztonságMesterséges intelligenciaSaaS
USEgyesült ÁllamokWAWashington
100 000 $ – 145 000 $ / év
TávoliTeljes munkaidőKözéphaladóSzeniorKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnök
AssemblyC++JavaLinuxmacOSPython

A gépi tanulásos észlelések fejlesztésének támogatására kártevőket és ügyfelektől érkező észlelési jelentéseket értékel. Segíti a téves riasztások kezelését, és megosztja a hatékonyságra vonatkozó megállapításokat a belső csapatokkal.

Megnyitás
Alliant Insurance Services

Részlegszintű mesterségesintelligencia-mérnök III

Alliant Insurance Services
B2BBiztosításTanácsadás
USEgyesült ÁllamokTávoliTeljes munkaidőKözéphaladóSzeniorKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnökMI-mérnök
Elosztott rendszerekFelhőPythonTypeScript

Irányítja a megosztott LLM-infrastruktúra felépítését és megbízhatóságát, miközben előmozdítja annak bevezetését a termékekben. Újrahasznosítható vezénylést, megfigyelhetőséget és éles környezetben működő szolgáltatásokat épít.

Megnyitás
PAR Technology

MLOps mérnök, személyazonosság-feloldás

PAR Technology
1001 – 5000 Alkalmazottak
Élelmiszerek és italokLogisztikaTanácsadás
USEgyesült ÁllamokCOColoradoFLFloridaILIllinoisMNMinnesotaNYNew YorkNCÉszak-KarolinaPAPennsylvaniaTXTexas
125 000 $ – 160 000 $ / év
TávoliTeljes munkaidőJuniorKözéphaladóKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnök
AirflowAmazon RedshiftAWSGraphQLPandasPySparkPythonScikit-LearnSpark

Vigye éles környezetbe a Bridg személyazonosság-feloldó modelljeit a PAR Technology éttermi szoftverplatformján. Építsen AWS- és Spark-adatfolyamatokat, CI/CD-t, felügyeleti rendszereket és az ügynökök által lekérdezhető adatfelületeket.

Megnyitás
Wonderlic

Vezető kutatási szakértő, mesterséges intelligencia és munkaerőpiaci intelligencia

Wonderlic
51 – 200 Alkalmazottak
HR-technológiaVállalat
USEgyesült Államok
130 000 $ – 150 000 $ / év
TávoliTeljes munkaidőSzeniorKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnökMesterségesintelligencia-kutató

Fejlessze a Wonderlic AI Jobs Engine rendszerét és munkaerő-felméréseit. Az ipari és szervezetpszichológia, a természetesnyelv-feldolgozás és a gépi tanulás segítségével készítsen megalapozott foglalkoztatási elemzéseket.

Megnyitás
Volga Partners

Távmunka adatannotációs szakértő, objektumfelismerés — Egyesült Államok

Volga Partners
1001 – 5000 Alkalmazottak
H1B-vízum szponzoraB2BMesterséges intelligenciaVállalat
USEgyesült Államok
14 $ – 15 $ / óra
TávoliTeljes munkaidőKözéphaladóSzeniorKötelező Nyelv: angolComputer vision mérnökGépi tanulási mérnök

Annotáljon képi adatkészleteket a Volga Partners MI-projektjeihez, objektumok címkézésével támogatva a számítógépes látórendszereket. Gondos és következetes munkájával járuljon hozzá az objektumfelismerés minőségének javításához.

Megnyitás