Machine Learning Engineer - Remote-Stelle

Skylum sucht Machine Learning Engineer. Die Stelle liegt im Bereich IT und Programmierung und ist vollständig remote. Das Unternehmen stellt Kandidaten mit Sitz in Europa ein.

Die wichtigsten in der Anzeige genannten Werkzeuge sind: Machine Learning, Python. Der Lebenslauf sollte konkrete Beispiele genau dieser Fähigkeiten zeigen.

Das Unternehmen hat keine Zahl veröffentlicht, das klärt sich im Gespräch. Zu den Arbeitszeiten stellt die Anzeige keine Bedingung.

Diese Stelle hat eine automatische Prüfung durchlaufen: Anzeigen, die eine ausländische Arbeitserlaubnis, Visa-Sponsoring, eine bestimmte Staatsangehörigkeit oder den Wohnsitz in einem genannten Land verlangen, kommen nicht auf die Liste.

1. Eine 2-3 Satz Zusammenfassung der Rolle: Skylum sucht einen Senior Machine Learning Engineer, der ML-Modelle für seine Fotobearbeitungssoftware entwickelt und verbessert. Sie werden an Computer Vision-Aufgaben arbeiten und zur Schaffung innovativer Lösungen beitragen.

2. Was Sie tun werden: Bauen und verbessern Sie ML-Modelle für Computer Vision-Aufgaben. Handhabung des vollständigen ML-Prozesses, einschließlich Datenerfassung und -vorbereitung, Modellschulung und -tests sowie iterativer Verbesserungen. - Arbeit an Standard- und neuartigen Problemen, Erstellung schneller Prototypen und Integration erfolgreicher in das Produkt. - Arbeiten Sie eng mit anderen Teams zusammen, um Ihre Modelle in das Produkt zu bringen.

3. Was sie suchen: - 4+ Jahre ML-Erfahrung in der realen Welt, mit mindestens 2 Jahren Computer Vision. - Starkes Verständnis der ML-Systementwicklung von Anfang bis Ende. Praktische Erfahrung mit Objekterkennung, Segmentierung, img2img und generativen Netzwerken. - Fähigkeit, Ideen aus innovativen Forschungsarbeiten umzusetzen und bei Top-Konferenzen auf dem Laufenden zu bleiben. Kenntnisse in Python und PyTorch. - Erleben Sie Optimierungsmodelle für effiziente lokale Geräteinferenz, einschließlich Quantisierung, Beschneiden und Laufzeitanpassung. - Komfort bei der Arbeit an großen Datensätzen und der Übernahme der vollen Verantwortung für Aufgaben. - Erfahrung mit Prototyping und Arbeiten in einem R & D-Zyklus.

4. Begriffe: - Flexibler Arbeitsplan. - Büro auf Podil, ausgestattet für produktive Arbeit. - Krankenversicherung. 21 Tage bezahlter Krankheitsurlaub. - 21 Tage bezahlter Urlaub. - Bildungszulage. - Englisch- und Deutschunterricht. Möglichkeit, aus der Ferne oder im Büro zu arbeiten.