GEICO — американская страховая компания, наиболее известная автострахованием для частных водителей и семей. Её цифровые инструменты помогают управлять полисами и урегулировать страховые случаи, а меры защиты конфиденциальности призваны обеспечивать безопасность информации клиентов. Помимо автострахования, GEICO предлагает страхование домовладельцев и арендаторов, сочетая онлайн-сервисы с поддержкой клиентов в страховых вопросах.
Ведущий инженер по машинному обучению, интеллектуальный анализ документов и изображений в GEICO (гибридный формат)
GEICO ищет ведущего инженера по машинному обучению для создания систем интеллектуального анализа документов и компьютерного зрения. В этой роли вы будете руководить масштабируемыми решениями на основе ИИ для страховых операций — от проектирования и внедрения до мониторинга и совершенствования.
Описание
- Разрабатывать модели, сервисы и компоненты машинного обучения, отвечающие реальным потребностям бизнеса
- Создавать готовый к промышленной эксплуатации код для моделей машинного обучения, предоставляемых через сервисы и API
- Сотрудничать с командами по работе с продуктом, разработке данных и программного обеспечения для внедрения решений машинного обучения в промышленную эксплуатацию
- Создавать и поддерживать масштабируемые конвейеры обработки данных и инфраструктуру развертывания моделей
- Исследовать проблемы производительности моделей, отслеживать метрики и обеспечивать постоянные улучшения
- Использовать современные инструменты машинного обучения, генеративного ИИ, больших языковых моделей, агентных рабочих процессов и инженерии ИИ
- Руководить сложными инициативами в области машинного обучения в разных подразделениях компании
- Проектировать и создавать инфраструктуру для автоматизированного обучения моделей, оптимизации гиперпараметров и развертывания
- Наставлять и поддерживать младших инженеров
- Отвечать за системы сквозного мониторинга моделей, их сопровождения и повторного обучения
Требования
- Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, электротехники, машинного обучения, статистики, математики или смежной количественной дисциплины
- Не менее трех лет применения методов машинного обучения, таких как ансамблевое обучение, глубокое обучение, обучение с подкреплением, обработка естественного языка, генеративный ИИ или связанные методы
- Практический опыт проектирования, создания, оценки и развертывания промышленных систем машинного обучения, включая эксперименты, оценку, мониторинг и непрерывное совершенствование
- Не менее трех лет работы с SQL, Spark или сопоставимыми инструментами распределенной обработки данных, Python и фреймворками TensorFlow, PyTorch и scikit-learn
- Не менее трех лет работы с облачными платформами или средами, такими как AWS, Microsoft Azure, Databricks и/или Snowflake, а также с Kubernetes
- Не менее двух лет применения методов машинного обучения в промышленной эксплуатации для решения бизнес-задач
- Умение ясно объяснять технические компромиссы, сотрудничать с заинтересованными сторонами со стороны продукта и бизнеса и эффективно работать в условиях неопределенности
- Глубокое знание современных алгоритмов машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, глубокое обучение, генеративный ИИ и современные практики инженерии ИИ
- Знание статистического моделирования, теории вероятностей и проверки гипотез
- Высокий уровень программирования, включая Python, а также опыт работы с TensorFlow, Keras и PyTorch
- Знакомство с конвейерами CI/CD, Docker и Kubernetes
- Глубокое знание практик MLOps, включая версионирование моделей, A/B-тестирование и непрерывное развертывание
- Глубокое знание Azure, AWS или GCP, распределенных систем, Spark и Kafka
- Опыт руководства проектами машинного обучения, взаимодействия с заинтересованными сторонами и масштабирования промышленных ML-решений
- Отличные навыки коммуникации с технической и нетехнической аудиторией
- Выдающиеся способности к решению задач и аналитическому мышлению
- Развитое продуктовое и бизнес-мышление
- Умение эффективно использовать большие языковые модели, агентов и современные инструменты ИИ
- GEICO рассмотрит возможность спонсировать нового квалифицированного кандидата для получения разрешения на работу на этой должности
Преимущества
- Индивидуальные программы профессионального развития
- Возможности наставничества
- Поддержка в получении профессиональных сертификатов
- Конкурентоспособная компенсация
- Льготы для сотрудников
- Гибкие условия, призванные поддерживать благополучие и долгосрочные потребности
- Разумные условия для квалифицированных лиц с инвалидностью