Üst Düzey Makine Öğrenimi Mühendisi

Bir ön saflı işi yürütmek, çoğu yazılımın hiç dokunmadığı bir operasyonel bulmacadır. Vardiya bazında emek maliyetleri, bölgeler ve roller arasında değişen uyum, ve bir çeyreği batırabilecek kadar kötü inşa edilmiş bir rotanın marjları çok ince. Çoğu beyaz yakalı SaaS'den daha zor bir problem, ancak ön saflı sektörler küresel işgücünün %80'ini istihdam ediyor ve son on yılın yazılım yatırımlarının yaklaşık %1'ini almış durumda.

Bunun nedeni, sorunun çözülebilir hale gelmeden önce AI, sadece daha iyi yazılım değil, gerektirmesi düşüncesidir. Ön saflı organizasyonlar çok miktarda operasyonel veriye sahip. Doğru kullanıldığında, bu veriler ajanların işi yönetmenin gerçek bölümlerini üstlenmesine izin verir, sadece raporlama yapmak yerine. Sona'da inşa ettiğimiz şey budur ve üç yıl içinde sistemleriniz hala temel oluşturacak kadar erkendir.

N47, Felicis, Gradient ve Northzone'dan 100 milyon doların üzerinde para topladık, İngiltere ve ABD'de 100'den fazla kurumsal müşteri imzaladık ve Londra, New York, Austin ve Lizbon'da ofisler açtık. Sona'da çalışma hakkında daha fazla bilgi .

Rol Hakkında

İki kişilik bir ML ekibine ve bir tahmin sistemine katılacaksınız. Bu sistem, birden fazla restoran zinciri için çeşitli hedefler için yarım saatlik talep tahminleri yapıyor. Tahmin modellerimiz, geri bildirim döngüleri ve oldukça değişken bir ortamla karşı karşıya olan karmaşık bir ortama girer. Sistem çalışıyor - şimdi zorluk, birkaç müşteriden yüzlerceine ölçeklendirmek.

Müşteri lansmanlarını baştan başa sahip olacaksınız: verileri doğrulama, modelleri seçme, UAT çalıştırma, canlı yayınlama ve sonrasında performansı izleme. Müşteri aramalarına katılacaksınız, ilişkiler kuracaksınız ve gerçekten önemli olanın ne olduğunu anlayacaksınız - sadece modelin doğru olup olmadığı değil, mutfağın doğru miktarda yemek hazırlayıp hazırlamadığı.

Bu rolü sevacaksınız eğer:

- Ürünün ve sonucun baştan başa sahip olmayı seviyorsanız. Sona'da makine öğrenimi, endüstri standartlarına en iyi olan modelleri değil, aynı zamanda başarılı işler yürüten mutlu müşterileri de başarılı olursa

- Sorunu çözmeye odaklanıyorsanız ve "karmaşık ve parlak" vs "basit bir şeyi kullanıcı önüne koyma" seçeneği verildiğinde, ikincisini seçiyorsanız

- Sektör uzmanlarımızla birlikte çalışmaktan heyecan duyuyorsanız ve müşterilerimizin işlerinde neler oluyor ve orada çalışmanın gerçekliklerini gerçekten anlamak istiyorsanız

- Verilerin ötesinde, bu veri oluşturma sürecinin sonuçlandığı dünyayı, bununla gelen sorunları ve bize verdiği fırsatı görüyorsanız

- Makine öğrenimi projesini iş fikrisinden üretim sistemine deployed kadar götürmede deneyimli ve heyecanlıysanız

- Geliştirme için varsayılan olarak yapay zeka araçlarını kullanıyorsunuz ve ML için neler yapabileceklerinden heyecan duyuyorsunuz. Claude Code, Cursor veya benzeri araçları günlük olarak - bir yenilik olarak değil, standart çalışma modunuz olarak - kullanıyorsunuz.

Bu rol sizin için uygun değilse:

- Araştırma yapmak ve araştırma makaleleri yayınlamak işinizin kilit bir unsuru olarak görmek istiyorsunuz

- Daha az teknik, daha çok yönetimsel bir role geçmeyi düşünüyorsunuz

- Yeni ve süslü teknoloji X'e ulaşmak ve bunu bir şeye uygulamak istiyorsunuz

- Bir şeyi mükemmel hale getirmek için çalışmayı tercih ediyorsunuz, ancak rolü pragmatizm, paralellik ve yinelemeli iyileştirme gerektiriyor

Gereksinimler

Bu becerilere/deneyime sahip olmanız gerekiyor:

- Üretim ML deneyimi, dağınık verileri işleyebilen, zarifçe başarısız olabilen ve izleme gerektiren ML sistemlerinin dağıtım geçmişiyle

- Güçlü ML temelleri - pratikte ödün vermeleri akılcı bir şekilde değerlendirebilir, özellik ve model seçimlerinin arkasındaki "nedeni" açıklayabilir ve beklenmedik bir şey olduğunda iyi yargı kararları alabilirsiniz

- Müşteri odaklı dağıtım deneyimi - kişisel olarak bir ML dağıtımını baştan başa sahip oldunuz ve teknik olmayan paydaşlarla görüşmelerde rahatsınız

- Python'da güçlü programlama becerileri, ML/ bilimsel Python yığını dahil (örneğin numpy, scikit-learn)

- Yapay zeka geliştirme araçlarını (Claude Code, Cursor, Copilot veya eşdeğer) varsayılan çalışma modunuz olarak günlük olarak kullanma

Ayrıca şu alanlarda deneyiminiz varsa harika olur:

- Tahmin, zaman serileri veya talep planlama - gecikme özellikleri, takvim etkileri ve değerlendirme bütünlüğünü sezgisel olarak anlayan biri önemli ölçüde daha hızlı ilerleyecektir

- Bizim yığınımız: Python, scikit-learn, MLflow, Docker, GCP

- Sahipliğin geniş olduğu ve bağlam değiştirmenin normal olduğu küçük bir ekip

Avantajlar

- Maaş: £95,000-£110,000

- Tamamen uzaktan (Avrupa saat dilimleri)

- Hissedar olma seçenekleri

- 35 gün yıllık izin (25 gün standart artı 10 esnek resmi tatil günü)

- Her bir hizmet yılı için ekstra bir gün izin

- %5'e kadar eşleşen emeklilik katkıları

- Kapsamlı sağlık sigortası

- Gelişmiş ebeveyn izni ve ücreti

- Maaş kesintisi çocuk bakımı planı (İşyeri Kreşi)

- Londra dışındakiler için ortak çalışma alanı ödeneği

- Yıllık tüm masrafları ödenmiş ekip geri çekilmeleri

- En son Macbook ve ev ofisiniz için ekipman bütçesi

- Mesleki gelişim bütçesi

- Sınırsız ücretsiz kitap

Not: Bu, İngiltere merkezli, tam zamanlı bir çalışan için tipik bir avantaj paketi temsil eder. Kesin ayrıntılar konum ve istihdam türüne bağlı olarak değişebilir, ancak tüm ekip üyelerimize mümkün olduğunca adil olmak için çabalıyoruz. Lütfen sizinle iletişime geçmek için yetenek ekibindeki kişiyi arayarak sizin için mevcut olan avantajları netleştirin.