Инженер по машинному обучению, прикладной искусственный интеллект

О компании

Сегодня более 5 миллиардов пользователей используют базовые приложения, такие как электронная почта, заметки, задачи, календарь, и они не являются AI-нативными. Наша миссия — создавать проактивные приложения для любого человека в мире, который не привык к сложным подсказкам. Мы стремимся внедрить интеллект в разговоры, поручения, организацию и рабочие процессы с минимальным или отсутствующим использованием подсказок.

Наше первое приложение — это мобильное коммуникационное приложение с приоритетом на агента. Мы считаем, что создание приложений, которые пользователи используют ежедневно для общения, координации и совместной работы, поможет интегрировать ИИ в их жизнь. Конечный эффект — устранение дезинформации, достижение низких затрат на координацию, обеспечение высококачественных задач и сотрудничества в масштабе с минимальными или отсутствующими подсказками.

Роль

Создавать и улучшать ML-системы, которые обеспечивают работу наших AI-нативных приложений.

Работать над классификацией, поиском, ранжированием, персонализацией и оценкой, беря на себя ответственность от разработки модели до её развертывания в продакшене.

Эта роль предназначена для инженеров, которым нравится решать практические задачи машинного обучения, улучшать качество моделей и выпускать надёжные системы, используемые реальными пользователями.

Фокус

• Создавать и улучшать ML-модели для классификации, ранжирования, поиска и персонализации.

• Разрабатывать эффективные классификаторы и оптимизировать точность модели, прецизионность, задержку и стоимость.

• Улучшать релевантность поиска и извлечение контекста с использованием эмбеддингов, гибридного поиска и повторного ранжирования.

• Создавать модели персонализации, которые обучаются на поведении пользователей при соблюдении конфиденциальности.

• Разрабатывать конвейеры оценки, размеченные датасеты и метрики для измерения качества моделей.

• Тонко настраивать и адаптировать существующие модели при наличии достаточного объёма данных.

• Создавать и поддерживать конвейеры обучения, инференса и развертывания ML.

• Отлаживать проблемы в продакшене, мониторить производительность моделей и выпускать улучшения на основе обратной связи из реального мира.

Технический стек

• Python

• PyTorch / JAX

• Эмбеддинги, векторный поиск и модели ранжирования

• Продакшен ML-системы и конвейеры инференса

Идеальный опыт

• Крепкая база в машинном обучении и современных нейронных архитектурах.

• Практический опыт создания и развертывания ML-моделей в продакшене.

• Опыт в классификации, ранжировании, поиске, рекомендательных системах или персонализации.

• Понимание оценки моделей, экспериментов и метрик производительности.

• Умение писать код продакшен-качества и работать с реальными наборами данных.

• Способность балансировать качество модели, задержку, стоимость и надёжность.

• Сильное чувство ответственности, навыки решения проблем.

Результаты

• ML-модели в продакшене достигают ожидаемых показателей точности, релевантности, задержки и надёжности.

• Улучшения в классификации и ранжировании приносят измеримые приросты качества модели.

• Конвейеры оценки выявляют регрессии и поддерживают надёжные релизы моделей.

• Конвейеры обучения, инференса и обработки данных являются надёжными, воспроизводимыми и поддерживаемыми.

• Улучшения моделей основаны на обратной связи из реального мира и измеримых результатах.

• Эффективное сотрудничество с инженерными и продуктовыми командами для доставки надёжных функций на базе ML.

Как мы работаем

Лучшие продукты в мире создаются малыми командами мирового класса. Мы — команда с высокой плотностью талантов, практическая и вовлечённая. Мы принимаем решения коллективно и движемся быстро, сочетая высокое качество работы с непрерывным обучением.

Присоединение к нашей команде требует умения структурировать задачи, проявлять суждение и выполнять работу самостоятельно. Наша цель — предоставить нашим пользователям по-настоящему волшебный продукт.

Процесс собеседования

Если мы увидим соответствие, мы свяжемся с вами, чтобы назначить 3, но не более 4 собеседований.

Заявки оцениваются нашими техническими специалистами. Собеседования будут проводиться виртуально и/или на месте.

Мы ценим прозрачность и эффективность, поэтому ожидайте оперативного решения. Если вы продемонстрируете исключительные навыки и мышление, которые мы ищем, мы предложим вам присоединиться к нам.