HMH
HMH
HMH hutengeneza mitaala, tathmini na nyenzo za kujifunzia kwa elimu ya K–12. Programu zake zinajumuisha stadi za kusoma na kuandika, hisabati, sayansi, masomo ya jamii na ujifunzaji wa kijamii na kihisia. Pia hutoa mafunzo ya kitaaluma yanayowasaidia waelimishaji kuimarisha mbinu za ufundishaji na kusaidia ujifunzaji wa wanafunzi.

Mhandisi wa Machine Learning, AWS SageMaker

Hamishia modeli za tathmini ya wanafunzi zinazoelezeka kutoka hatua ya uundaji hadi uzalishaji kwenye AWS SageMaker. Saidia bidhaa za kujifunza za HMH kupitia uundaji modeli, uwasilishaji, ufuatiliaji na uboreshaji endelevu unaotegemeka.

Maelezo

  • Kusimamia mzunguko mzima wa modeli kuanzia utayarishaji wa data na mafunzo hadi uwasilishaji, ufuatiliaji na masasisho ya matoleo
  • Kuchunguza na kuthibitisha data kabla na baada ya modeli kufitishwa, na kurekodi matokeo
  • Kufunza na kuthibitisha modeli kwa Python kwa kutumia kazi za mafunzo na mabomba ya SageMaker
  • Kurekodi majaribio katika MLflow na kujaribu modeli kwenye makundi yaliyotengwa kabla ya kuidhinisha
  • Kudumisha ufuatiliaji wazi wa data ya modeli, msimbo, uzani na utoaji huduma wakati wa kusajili, kuidhinisha na kuwasilisha matoleo
  • Kutoa modeli kupitia ukaguzi wa msimbo na muunganisho endelevu
  • Kutoa modeli kupitia miisho ya muda halisi na ukadiriaji wa kundi kwa kutumia hifadhi ya vipengele na Snowflake
  • Kuboresha ucheleweshaji, gharama na uwezo wa modeli
  • Kufuatilia ubora wa utabiri, hitilafu na mabadiliko ya modeli kwa kutumia dashibodi na arifa
  • Kukagua afya ya uzalishaji kila mwezi na kuongoza mapitio ya baada ya tukio bila kulaumiana
  • Kutumia ushahidi wa uzalishaji kupendekeza maboresho ya modeli na kusaidia kuunda RFC za timu
  • Kusaidia timu za uchanganuzi, bidhaa na data kutafsiri na kutumia matokeo ya modeli
  • Kufanya kazi na wahandisi wakuu au wa ngazi ya staff katika timu zinazolingana na mtiririko wa kazi
  • Kutengeneza modeli zinazoweza kutumika katika masomo au mitaala mbalimbali bila matawi tofauti ya msimbo
  • Kukokotoa upya alama za idadi kubwa ya wanafunzi huku huduma za moja kwa moja zikiendelea kupatikana
  • Kuendesha matoleo ya modeli sambamba na kuyastaafisha kwa usalama
  • Kuboresha ufanisi wa mafunzo na utoaji huku matokeo ya modeli yakihifadhiwa

Mahitaji

  • Uzoefu uliothibitishwa wa kuwasilisha modeli au mifumo ya ujifunzaji wa mashine ambayo wengine wanaitegemea
  • Kwa IC4, kwa kawaida uzoefu wa vitendo wa angalau miaka mitatu, au shahada ya uzamivu pamoja na uzoefu wa vitendo unaohusika
  • Inatarajiwa kuwa na shahada ya uzamili au uzamivu katika taaluma ya kiasi, ikiwemo saikometria
  • Kuandika Python sanifu, yenye aina zilizoainishwa na iliyojaribiwa
  • Uzoefu wa CI/CD, GitHub Actions na miundombinu inayosimamiwa kwa Terraform
  • Ujuzi thabiti wa SQL
  • Msingi wa takwimu, ikiwemo dhana za posterior na likelihood pamoja na michoro ya calibration
  • Uwezo wa kufanya uchanganuzi wa data wa uchunguzi
  • Ujuzi bora wa uandishi wa kiufundi
  • Uelewa wa kiutendaji wa AWS, ikiwezekana SageMaker
  • Uelewa wa kiutendaji wa zana ya kufuatilia majaribio kama MLflow
  • Uwezo wa kutathmini kazi ikiwa tayari kutolewa na kuunga mkono tathmini hiyo kwa ushahidi
  • Uzoefu au maarifa yanayosaidia ni pamoja na saikometria au upimaji wa elimu; modeli za utambuzi wa kiakili au mitandao ya Bayesian; upangaji wa programu za uwezekano kwa Stan au PyMC; R; Snowflake na dbt; Terraform; GitHub Actions; grafu za maarifa au ontolojia; na data ya tathmini ya K–12
  • Lazima uwe na idhini ya kufanya kazi nchini Marekani; HMH hushiriki katika E-Verify

Manufaa

  • Kiwango cha mshahara wa mwaka cha $110,000–$115,000
  • Kujitolea kwa usawa wa fursa za ajira
  • Mazingira ya kazi yasiyo na ubaguzi na unyanyasaji

Kazi Zinazohusiana

CrowdStrike

Mchambuzi wa Vitisho, Ufanisi wa Ugunduzi kwa Kujifunza kwa Mashine

CrowdStrike

Hutathmini ripoti za programu hasidi na ugunduzi wa wateja ili kusaidia kuboresha ugunduzi wa CrowdStrike unaotumia kujifunza kwa mashine. Husaidia kudhibiti matokeo chanya ya uwongo na kushiriki matokeo ya ufanisi na timu za ndani.

Fungua
PAR Technology

Mhandisi wa MLOps, Utatuzi wa Utambulisho

PAR Technology
1,001 – 5,000 Wafanyakazi
Chakula na vinywajiUsafirishajiUshauri

Peleka modeli za Bridg za kutatua utambulisho katika uzalishaji kwa ajili ya jukwaa la programu za mikahawa la PAR Technology. Jenga mabomba ya AWS na Spark, CI/CD, ufuatiliaji, na violesura vya data vinavyoweza kuulizwa na mawakala.

Fungua
Wonderlic

Mwanasayansi Mwandamizi wa Utafiti, AI na Uelewa wa Wafanyakazi

Wonderlic

Boresha AI Jobs Engine na tathmini za wafanyakazi za Wonderlic kwa kutumia saikolojia ya viwanda na mashirika, NLP na ujifunzaji wa mashine ili kutoa maarifa ya ajira yanayoweza kutetewa kisayansi.

Fungua
Volga Partners

Mtaalamu wa Uwekaji Lebo za Data kwa Mbali, Utambuzi wa Vitu — Marekani

Volga Partners

Weka lebo kwenye seti za data za picha kwa miradi ya AI ya Volga Partners ili kusaidia mifumo ya uoni wa kompyuta. Saidia kuboresha ubora wa utambuzi wa vitu kwa kufanya kazi kwa umakini na uthabiti.

Fungua