Inżynier Machine Learning

Modulai zajmuje się rybami, pociągami, odzieżą, pieniędzmi, zwierzętami domowymi, przestrzeniami biurowymi, czujnikami dźwięku i wieloma innymi rzeczami. Jeśli są dane, robimy ML (uczenie maszynowe).

Nasza drużyna składa się z oddanych inżynierów ML z silnymi osiągnięciami w niektórych z najbardziej udanych startupów w Szwecji. Pracujemy na zasadzie projektów i bierzemy pełną odpowiedzialność. Kochamy ML i uważamy, że najlepszym sposobem na poszerzenie naszej wiedzy jest wystawienie na zróżnicowany zestaw wyzwań i zabawnych projektów.

Jako członek zespołu ML będziesz pracować nad szerokim zakresem problemów, które mają jeden wspólny mianownik – ML będzie kluczowym składnikiem. Projekty mogą być zarówno zewnętrzne, jak i wewnętrzne – w każdym przypadku dostawa jest kluczowa.

Będziesz musiał przeanalizować problem, opracować strategię rozwiązania i ją wdrożyć. Zazwyczaj wymaga to dogłębnego zrozumienia wyzwania, zrozumienia dostępnych danych, a następnie przekształcenia go w problem ML. Wymaga to otwartości, kreatywności i chęci do nauki nowych metodologii oraz eksploracji nowych obszarów.

Często atakujemy te problemy jako zespół, co oznacza, że będziesz musiał umieć jasno wyjaśnić swoje rozumowanie i kod, aby zaangażować resztę z nas.

Nasza technologia

• Python / R – standardowe biblioteki open-source
• Scikit-learn i różne specjalistyczne biblioteki ML w Pythonie i R
• Frameworki Large Language Model (LLM) takie jak LangChain/LlamaIndex, LangGraph, CrewAI
• Platformy chmurowe takie jak AWS, GCP i Azure
• CI/CD: DVC, Github Actions, Sagemaker/VertexAI/AzureML
• Systemy zarządzania bazami danych relacyjnych
• Narzędzia MLOps i LLMOps do wdrażania i monitorowania modeli.
• Najlepsze praktyki inżynierii oprogramowania, w tym testowanie, kontrola wersji (Git) i konteneryzacja (Docker, Kubernetes)
• Orkiestracja: Airflow, AWS Step functions, itd. Inżynieria/LLM/wdrożenie: Kubernetes, docker, terraform

Obowiązki

• Analiza i planowanie problemów, rozwiązań oraz dostaw z zarządzaniem interesariuszami i komunikacją z klientem
• Przetwarzanie wstępne, inżynieria cech i tworzenie zbiorów danych
• Rozwój modeli ML i LLM, dostosowywanie i ocena
• Walidacja wyników i interpretowalność modeli
• Budowanie i optymalizacja potoków danych oraz infrastruktury ML/LLM
• Rozwój API i integracja modeli ML z systemami produkcyjnymi
• Zapewnienie skalowalności, monitorowania i optymalizacji wydajności wdrożonych modeli

Wymagania

• MSc lub Ph.D. w dziedzinie ilościowej
• Doskonałe zrozumienie szerokiego zestawu algorytmów ML i głębokiego uczenia, w tym LLM
• Silne umiejętności programistyczne w Pythonie i doświadczenie w najlepszych praktykach inżynierii oprogramowania
• Doświadczenie w wdrażaniu modeli ML i LLM w środowiskach produkcyjnych
• Pasja do czystego i łatwego w utrzymaniu kodu
• Chęć do rozwoju i dzielenia się spostrzeżeniami z innymi

O zespole Modulai

W Modulai koncentrujemy się w 100% na rozwiązywaniu problemów za pomocą uczenia maszynowego (ML). Pracujemy w zespołach na zasadzie projektów. Pracujemy dla klientów, jako część zespołu rdzeniowego w startupach, gdzie mamy długoterminowe zaangażowanie, a także dla dużych przedsiębiorstw, które zmieniają sposoby pracy.

Nauka i praca zespołowa są centralne w naszej pracy. Każdy w zespole jest lub wkrótce będzie pełnozakresowym inżynierem ML zdolnym do określenia zakresu i opracowania kompleksowych rozwiązań ML. Powinieneś być w stanie samodzielnie realizować produkty uczenia maszynowego, ale w rzeczywistości nigdy tego nie robimy, ponieważ zawsze pracujemy w zespołach. Jeśli są dane, zrobimy ML na tym!