GEICO je ameriška zavarovalnica, najbolj znana po avtomobilskem zavarovanju za posamezne voznike in gospodinjstva. Njena digitalna orodja podpirajo upravljanje zavarovalnih polic in obravnavo škodnih zahtevkov, ukrepi za varovanje zasebnosti pa so zasnovani za zaščito podatkov strank. Poleg avtomobilskega zavarovanja GEICO ponuja tudi zavarovanje za lastnike in najemnike stanovanj ter združuje spletne storitve s podporo, osredotočeno na stranke.
Glavni inženir strojnega učenja za inteligenco dokumentov in računalniški vid pri GEICO (hibridno delo)
GEICO išče glavnega inženirja strojnega učenja za razvoj sistemov inteligence dokumentov in računalniškega vida. Vloga vodi razširljive rešitve umetne inteligence za zavarovalniške operacije, od zasnove in uvedbe do spremljanja in izboljševanja.
Opis
- Razvijati modele, storitve in komponente strojnega učenja, ki obravnavajo resnične poslovne potrebe
- Ustvarjati produkcijsko pripravljeno kodo za modele strojnega učenja, ki se zagotavljajo prek storitev in API-jev
- Sodelovati z ekipami za produkte, podatkovno inženirstvo in razvoj programske opreme pri uvajanju rešitev strojnega učenja v produkcijo
- Graditi in vzdrževati razširljive cevovode za obdelavo podatkov ter infrastrukturo za uvajanje modelov
- Preiskovati težave z zmogljivostjo modelov, spremljati metrike in zagotavljati stalne izboljšave
- Uporabljati sodobna orodja za strojno učenje, generativno umetno inteligenco, velike jezikovne modele, agentske delovne tokove in inženirstvo umetne inteligence
- Voditi kompleksne pobude strojnega učenja v različnih poslovnih enotah
- Načrtovati in graditi infrastrukturo za avtomatizirano učenje modelov, optimizacijo hiperparametrov in uvajanje
- Mentorirati in podpirati mlajše inženirje
- Prevzeti odgovornost za celovite sisteme spremljanja, vzdrževanja in ponovnega učenja modelov
Zahteve
- Diploma iz računalništva, računalniškega inženirstva, elektrotehnike, strojnega učenja, statistike, matematike ali sorodne kvantitativne discipline
- Najmanj tri leta izkušenj z uporabo metod strojnega učenja, kot so ansambelsko učenje, globoko učenje, okrepljeno učenje, obdelava naravnega jezika, generativna umetna inteligenca ali sorodne tehnike
- Praktične izkušnje z načrtovanjem, gradnjo, vrednotenjem in uvajanjem produkcijskih sistemov strojnega učenja, vključno z eksperimentiranjem, vrednotenjem, spremljanjem in nenehnim izboljševanjem
- Najmanj tri leta izkušenj s SQL, Sparkom ali primerljivimi porazdeljenimi orodji za obdelavo podatkov, Pythonom ter ogrodji TensorFlow, PyTorch in scikit-learn
- Najmanj tri leta dela z oblačnimi platformami ali okolji, kot so AWS, Microsoft Azure, Databricks in/ali Snowflake, ter Kubernetesom
- Najmanj dve leti uporabe tehnik strojnega učenja v produkciji za reševanje poslovnih problemov
- Sposobnost jasnega pojasnjevanja tehničnih kompromisov, sodelovanja z deležniki iz produktnega in poslovnega okolja ter učinkovitega dela v nejasnih okoliščinah
- Dobro poznavanje naprednih algoritmov strojnega učenja, vključno z nadzorovanim in nenadzorovanim učenjem, globokim učenjem, generativno umetno inteligenco in sodobnimi praksami inženirstva umetne inteligence
- Poznavanje statističnega modeliranja, teorije verjetnosti in preverjanja hipotez
- Odlične sposobnosti programiranja, vključno s Pythonom, ter izkušnje s TensorFlowom, Kerasom in PyTorchem
- Poznavanje cevovodov CI/CD, Dockerja in Kubernetesa
- Poglobljeno poznavanje praks MLOps, vključno z različicami modelov, testiranjem A/B in neprekinjenim uvajanjem
- Poglobljeno poznavanje Azureja, AWS-a ali GCP-ja, porazdeljenih sistemov, Sparka in Kafke
- Izkušnje z vodenjem projektov strojnega učenja, upravljanjem deležnikov in širjenjem produkcijskih rešitev ML
- Odlične komunikacijske veščine pri delu s tehničnim in netehničnim občinstvom
- Izjemne sposobnosti reševanja problemov in analitičnega razmišljanja
- Močna produktna in poslovna presoja
- Sposobnost učinkovite uporabe velikih jezikovnih modelov, agentov in sodobnih orodij umetne inteligence
- GEICO bo obravnaval možnost sponzoriranja delovnega dovoljenja za novega kvalificiranega kandidata za to delovno mesto
Ugodnosti
- Individualizirani programi strokovnega razvoja
- Priložnosti za mentorstvo
- Podpora pri pridobivanju strokovnih certifikatov
- Konkurenčno plačilo
- Ugodnosti za zaposlene
- Prilagodljivost, zasnovana za podporo dobremu počutju in dolgoročnim potrebam
- Razumne prilagoditve za kvalificirane osebe z invalidnostmi