Munca
Răspunzi de modelele unui proiect: datele de antrenare, evaluarea performanței și infrastructura de inferență. Unele modele ordonează sau clasifică rezultate, altele procesează documente și imagini, iar altele sunt modele de limbaj adaptate domeniului clientului.
Coordonatorul nostru de inginerie a pus în producție modele care răspund la milioane de cereri, cu latențe de ordinul milisecundelor. Urmărim costul, latența și deriva pentru fiecare model livrat.
Ce vei face
- Transformi o întrebare de business într-o problemă de modelare, cu o țintă măsurabilă.
- Construiești seturi de date și procese de etichetare și le păstrezi curate pe măsură ce datele se schimbă.
- Antrenezi și ajustezi modele: machine learning clasic, ordonare, viziune și limbaj.
- Construiești seturi de evaluare și testele offline și online care decid ce se lansează.
- Expui modelele prin servicii de inferență și monitorizezi latența, costul, deriva și calitatea.
Ce experiență căutăm
- Modele pe care le-ai antrenat și pus în producție, cu exemple ale rezultatelor obținute.
- Cunoștințe solide de Python și experiență cu PyTorch, scikit-learn, pandas sau Polars.
- Statistică solidă: știi când o îmbunătățire e reală.
- Experiență cu servicii de inferență prin API-uri, inclusiv batching, caching și monitorizare.
- Cunoștințe practice despre modelele de limbaj: căutare, fine-tuning, distilare și evaluare.
Ce înseamnă succesul
- Modelul depășește o soluție de referință simplă, pe un set de test convenit cu clientul.
- Latența și costul rămân în bugetul stabilit împreună.
- Calitatea e monitorizată și observi deriva înaintea clientului.
Instrumente cu care vei lucra
- Python
- PyTorch
- scikit-learn
- Hugging Face
- SQL
- Căutare vectorială
- Docker
- Google Cloud și Vertex AI