Machine Learning Engineer

IT Cracow, Poland Warsaw, Poland


Description

Twoje zadania:

  •  Bliska współpraca z researcherami, identyfikowanie niewydajnych części systemu uczącego
  • Tworzenie i utrzymywanie narzędzi pozwalających na szybkie, niezawodne i wygodne eksperymentowanie
    z nowymi modelami
  • Tworzenie narzędzi pozwalających wydajnie przetwarzać duże zbiory danych
  • Optymalizowanie krytycznych części systemu uczącego: wyliczania metryk, ewaluacji sieci neuronowych itp.
  • Rozwijanie infrastruktury licytującej. Niskopoziomowa optymalizacja (AVX-512, CUDA, ...)
  • Opcjonalnie, możliwość poświęcania części czasu na rozwój
    w obszarze Machine Learningu, eksperymenty, rozwój modeli.

Przykładowe tematy:

  • Rozwój infrastruktury zarządzającej procesami obliczeniowymi, lokalnie i w chmurze
  • Stworzenie mechanizmu współdzielonej przestrzeni dyskowej dla maszyn uczących
  • Stworzenie narzędzi do interaktywnej ekstrakcji cech z ustrukturyzowanych danych
  • Wykorzystanie akceleratorów obliczeń w infrastrukturze produkcyjnej

Wykorzystywane technologie:

  • Python, Java, Scala
  • Spark, Hadoop
  • Google Cloud Platform, BigQuery
  • Pandas, NumPy
  • PyTorch, TensorFlow - znajomość będzie plusem

Nasze wymagania:

  • Biegłość w projektowaniu i implementowaniu systemów informatycznych
  • Umiejętność tworzenia przyjaznych, wszechstronnych narzędzi
  • Umiejętność krytycznej analizy tworzonych rozwiązań pod kątem wydajności (od szacowania teoretycznej
    wydajności projektowanych systemów do wykrywania i usuwania problemów wydajnościowych na produkcji)

Dodatkowymi atutami będą:

  • Doświadczenie w tworzeniu systemów rozproszonych
  • Dobra znajomość narzędzi do analizy danych w Pythonie, takich jak Pandas, NumPy
  • Dobra znajomość wybranych technologii Big Data takich jak Hadoop, Kafka, Storm, Spark lub Flink
  • Znajomość narzędzi dla Machine Learningu: Torch, PyTorch, TensorFlow

W zamian oferujemy:

  • bardzo atrakcyjne wynagrodzenie;
  • pracę w zespole pasjonatów posiadającym doświadczenie w uczeniu maszynowym, którzy z chęcią dzielą sięswoją wiedzą i umiejętnościami;
  • wyjątkowo elastyczne warunki pracy – pracujesz kiedy Ci wygodnie i poświęcasz tyle czasu, ile możesz; w dużej części możesz pracować zdalnie;
  • sprzęt i oprogramowanie, jakiego potrzebujesz;
  • możliwość publikacji swoich wyników;
  • dostęp do najnowocześniejszych technologii i możliwość realnego wykorzystywania ich w projekcie o dużej skali i wysokiej dynamice;
  • możliwość wykorzystania posiadanej wiedzy i kompetencji w praktycznych zastosowaniach – przy optymalizacji algorytmów obsługujących setki milionów internautów i kupujących miesięcznie miliardy odsłon reklamowych w modelu RTB, bazując na obszernych zbiorach danych;
  • efekty Twojej pracy widoczne od razu w wynikach biznesowych firmy.
Masz pytania odnośnie stawek, zespołu, stylu pracy? Zapraszamy na naszego techbloga: http://techblog.rtbhouse.com/jobs/