HMH
HMH
HMH utvikler læreplaner, vurderingsverktøy og læringsressurser for grunnskole og videregående opplæring. Programmene deres dekker lese- og skriveopplæring, matematikk, naturfag, samfunnsfag og sosial og emosjonell læring. HMH tilbyr også faglig utvikling som hjelper lærere med å styrke undervisningen og støtte elevenes læring.

Fjernarbeidende maskinlæringsingeniør hos HMH

Bygg og drift forklarbare modeller for elevvurdering på AWS SageMaker. Hjelp HMH med å forbedre læringsutbytte i grunnskole og videregående med maskinlæringssystemer i produksjon.

Beskrivelse

  • Administrer modeller fra klargjøring av data via trening, validering, utrulling og overvåking til videreutvikling.
  • Utforsk og valider data før og etter modellering, og dokumenter deretter funnene.
  • Kjør Python-treningsjobber og pipelines i AWS SageMaker.
  • Følg eksperimenter med MLflow og evaluer modeller på kohorter som er holdt utenfor treningen.
  • Registrer, godkjenn og rull ut modellversjoner med sporbar historikk for data, kode og modeller.
  • Drift sanntidsendepunkter og batchbasert scoring med en feature store og Snowflake.
  • Optimaliser latenstid, kostnader og kapasitet.
  • Overvåk prediksjonskvalitet, feilrater og drift ved hjelp av dashbord og varsler.
  • Led månedlige gjennomganger av produksjonshelsen og skyldfrie etteranalyser.
  • Anbefal modelloppdateringer basert på produksjonsdata, og bidra til tekniske designforslag (RFC-er).
  • Hjelp analytiker-, produkt- og datateam med å tolke og bruke modellresultater.
  • Tilpass modeller på tvers av fag og læreplaner uten å vedlikeholde separate kodeforgreninger.
  • Beregn nye skårer for store elevpopulasjoner mens tjenestene er i drift.
  • Kjør modellversjoner parallelt, og avvikle dem på en trygg måte.
  • Forbedre effektiviteten i trening og inferens samtidig som modellatferden bevares.
  • Samarbeid i et strømtilpasset team med en senior- eller staffingeniør.

Krav

  • Dokumentert erfaring med å levere modeller eller maskinlæringssystemer som andre bruker.
  • For IC4 vanligvis minst tre års praktisk erfaring, eller doktorgrad med relevant praktisk erfaring.
  • Mastergrad eller doktorgrad innen et kvantitativt fagområde, for eksempel psykometri, forventes.
  • Skriv idiomatisk, typet og testet Python.
  • Erfaring med CI/CD, GitHub Actions og infrastruktur som administreres med Terraform.
  • Gode SQL-kunnskaper.
  • Solid statistisk grunnlag, inkludert begrepene posterior og likelihood samt kalibreringsplott.
  • Gode ferdigheter i eksplorativ dataanalyse.
  • Svært gode ferdigheter i teknisk skriving.
  • Praktisk kunnskap om AWS, helst SageMaker.
  • Praktisk kunnskap om et verktøy for eksperimentoppfølging, for eksempel MLflow.
  • Evne til å vurdere når arbeid er klart for lansering, og underbygge vurderingen med dokumentasjon.
  • Relevant erfaring omfatter psykometri eller pedagogisk måling; kognitive diagnostiske modeller eller bayesianske nettverk; probabilistisk programmering som Stan eller PyMC; R; Snowflake og dbt; Terraform; GitHub Actions; kunnskapsgrafer eller ontologier; og vurderingsdata fra grunnskole og videregående.

Fordeler

  • Årslønn på 110 000–115 000 USD.
  • Kultur- og fordelsprogram; detaljer finnes på HMHs lenkede side.

Relaterte jobber

CrowdStrike

Trusselanalytiker, effektivitet i maskinlæringsbasert deteksjon

CrowdStrike

Analyser rapporter om skadevare og kunders deteksjoner for å bidra til å forbedre CrowdStrikes maskinlæringsbaserte deteksjoner. Bidra til håndtering av falske positiver, og del funn om deteksjonseffektivitet med interne team.

Åpne
PAR Technology

MLOps-ingeniør, identitetsmatching

PAR Technology
1 001 – 5 000 Ansatte
LogistikkMat og drikkeRådgivning

Sett Bridgs modeller for identitetsmatching i produksjon på PAR Technologys programvareplattform for restauranter. Bygg AWS- og Spark-pipelines, CI/CD, overvåking og datagrensesnitt som agenter kan spørre.

Åpne