Parallel Partners
Parallel Partners
1 – 10 Pekerja
B2BFintech
Parallel Partners merekrut profesional teknologi maklumat untuk jawatan pengambilan terus dalam sektor perkhidmatan kewangan dan perdagangan. Carian mereka merangkumi dana lindung nilai antarabangsa, firma perdagangan proprietari, bank pelaburan, broker dalam talian dan vendor perisian perdagangan, dengan kepakaran khusus dalam sistem perdagangan frekuensi tinggi, perdagangan algoritma, kejuruteraan kewangan dan pengurusan risiko. Ditubuhkan pada 1995 dan berpangkalan di Chicago, firma pengambilan kakitangan ini menjadi sebahagian daripada Next Step Systems pada 2014.

Jurutera Pembelajaran Mesin Gunaan

Bina sistem pembelajaran mesin untuk produksi bagi pengelasan, carian, pemeringkatan dan pemperibadian. Bangunkan model yang andal, saluran penilaian dan infrastruktur penggunaan.

Penerangan

  • Bina dan pertingkat model pembelajaran mesin untuk pengelasan, pemeringkatan, carian dan pemperibadian.
  • Cipta pengelas yang cekap dan tingkatkan ketepatan, kejituan, kependaman serta kos model.
  • Tingkatkan kerelevanan carian dan dapatan konteks dengan embedding, carian hibrid dan pemeringkatan semula.
  • Bangunkan model pemperibadian yang mengutamakan privasi dan belajar daripada tingkah laku pengguna.
  • Cipta saluran penilaian, set data berlabel dan metrik untuk menilai kualiti model.
  • Laraskan dan sesuaikan model sedia ada apabila data yang mencukupi tersedia.
  • Bina dan selenggara saluran latihan, inferens dan penggunaan pembelajaran mesin.
  • Selesaikan isu produksi, pantau prestasi model dan laksanakan penambahbaikan berdasarkan maklum balas dunia sebenar.
  • Bekerjasama dengan pasukan kejuruteraan dan produk untuk menyampaikan ciri berasaskan ML yang andal.

Keperluan

  • Pengalaman dalam pembelajaran mesin diperlukan.
  • Pengalaman dalam kecerdasan buatan diperlukan.
  • Asas yang kukuh dalam pembelajaran mesin dan seni bina neural moden.
  • Pengalaman praktikal membina dan menggunakan model pembelajaran mesin dalam produksi.
  • Pengalaman dalam pengelasan, pemeringkatan, carian, sistem pengesyoran atau pemperibadian.
  • Pengetahuan tentang penilaian model, eksperimen dan metrik prestasi.
  • Keupayaan menulis kod berkualiti produksi dan bekerja dengan set data dunia sebenar.
  • Keupayaan mengimbangi kualiti model, kependaman, kos dan kebolehpercayaan.
  • Kemahiran pemilikan tugas dan penyelesaian masalah yang kukuh.
  • Pengalaman dengan embedding, carian vektor dan model pemeringkatan.
  • Pengalaman dengan sistem pembelajaran mesin produksi dan saluran inferens.
  • Mahir dalam Python dan PyTorch atau JAX.
  • Kesediaan untuk melengkapkan penilaian pengekodan selama 60 minit.

Faedah

  • Insurans perubatan
  • Insurans pergigian
  • Insurans penglihatan
  • Pilihan pelan simpanan
  • Cuti berbayar

Pekerjaan Berkaitan