Brasilien
Pentera
HP
Lead Machine Learning Engineer
Brasilien
Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brazil
PythonJavaAWSC++
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Beschreibung
Lead Machine Learning Engineer
Zusammenfassung der Stelle
- Diese Rolle ist verantwortlich für den Einsatz von Fachwissen zur Konzeption, Entwicklung und Implementierung von hochmodernen machine learning Modellen, die komplexe Herausforderungen lösen und Geschäftsprozesse verbessern. Die Rolle arbeitet mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Daten durch Auswahl, Training und Optimierung von machine learning Algorithmen in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Die Rolle stellt sicher, dass ML-Modelle ordnungsgemäß trainiert, validiert und für die Leistung optimiert werden.
Aufgaben
- Architekt, entwickelt und programmiert integrierte Softwarelösungen, insbesondere zur Unterstützung der Entwicklung, Bereitstellung und des Lebenszyklus von machine learning Modellen.
- Baut und pflegt robuste Datenpipelines und Überwachungssysteme in verteilten Computing-Umgebungen.
- Definiert Protokolle zur Datenerfassung und analysiert Datenquellen; entwickelt, trainiert und evaluiert Modelle; erstellt Visualisierungen von Dateneigenschaften und Modellleistungen.
- Etabliert und optimiert skalierbare Prozesse für groß angelegte Datenoperationen zur Verbesserung von ML-Produkten.
- Arbeitet mit Geschäfts- und Analyseteams zusammen, um Datenanforderungen in technische Lösungen unter Nutzung von machine learning Prinzipien zu übersetzen.
- Arbeitet mit DevOps Teams zusammen, um Modelle in Produktionssysteme zu integrieren und Bereitstellungsprozesse zu automatisieren.
- Validiert, kommuniziert und überwacht die Erfüllung von Kundenanforderungen für KI/ML-Lösungen.
- Beteiligt sich an Spitzenforschung in den Bereichen künstliche Intelligenz und machine learning Anwendungen.
- Bleibt auf dem neuesten Stand der Fortschritte in machine learning und verwandten Technologien.
Empfohlene Ausbildung & Erfahrung
- Vierjähriges oder weiterführendes Studium in Informatik, Statistik, Mathematik, Data Science oder einem anderen verwandten Fachgebiet oder entsprechende Berufserfahrung oder nachgewiesene Kompetenz.
- Typischerweise 7-10 Jahre Berufserfahrung, vorzugsweise in Programmiersprachen, machine learning, Algorithmen, statistischen Methoden oder einem verwandten Bereich.
Kenntnisse & Fähigkeiten
- Agile Methodik
- Algorithmen
- Amazon Web Services
- Apache Spark
- Künstliche Intelligenz
- Automatisierung
- Big Data
- C++ (Programmiersprache)
- Informatik
- Data Science
- Deep Learning
- Java (Programmiersprache)
- Machine Learning
- Microsoft Azure
- Natural Language Processing
- Python (Programmiersprache)
- PyTorch (Machine Learning Bibliothek)
- Scikit-learn (Machine Learning Bibliothek)
- Software Engineering
- TensorFlow
Abteilungsübergreifende Fähigkeiten
- Effektive Kommunikation
- Ergebnisorientierung
- Lernagilität
- Digitale Kompetenz
- Kundenorientierung
Bevorzugte Zertifizierungen
- AWS Certified Machine Learning Specialty
Auswirkungen & Umfang
- Beeinflusst die Funktion und leitet und/oder bietet Fachwissen für funktionale Projektteams und kann an funktionsübergreifenden Initiativen teilnehmen.
Komplexität
- Arbeitet an komplexen Problemen, bei denen die Analyse von Situationen oder Daten eine eingehende Bewertung mehrerer Faktoren erfordert.
Haftungsausschluss
- Diese Stellenbeschreibung beschreibt die allgemeine Natur und das Niveau der in dieser Rolle ausgeführten Arbeit. Sie ist nicht als erschöpfende Liste aller Aufgaben, Fähigkeiten, Verantwortlichkeiten, Kenntnisse usw. gedacht. Diese können sich ändern und zusätzliche Funktionen können nach Bedarf von der Geschäftsleitung zugewiesen werden.
Stelle - Software
Arbeitszeitmodell - Vollzeit
Schicht - Keine Schichtzulage (Brasilien)
Reise -
Umzug -
Chancengleichheit (EEO) -
HP, Inc. bietet allen Mitarbeitern und potenziellen Mitarbeitern Chancengleichheit, ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationale Herkunft, Abstammung, Staatsbürgerschaft, sexuelle Orientierung, Alter, Behinderung oder Status als geschützter Veteran, Familienstand, Familienstand, körperliche oder geistige Behinderung, medizinischen Zustand, Schwangerschaft, genetische Veranlagung oder Trägerstatus, Uniformdienststatus, politische Zugehörigkeit oder eine andere durch geltende nationale, bundesstaatliche, staatliche und lokale Gesetze geschützte Eigenschaft.
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