მონაცემთა მეცნიერი / მანქანური სწავლების ინჟინერი

ანდერსენი აცხადებს მონაცემთა მეცნიერის / მანქანური სწავლების ინჟინრის ვაკანსიას პროექტისთვის, რომელიც ავითარებს ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე გადაწყვეტილებებს, მასშტაბურ მანქანურ სისტემებს და ინტელექტუალურ ტექნოლოგიებს მაღალი დატვირთვის ციფრული პლატფორმებისთვის. ანდერსენი არის პრე-IPO პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების კომპანია, რომელიც უზრუნველყოფს მომსახურების სრულ ციკლს, პროექტების მართვის სტანდარტებისა და საუკეთესო პრაქტიკის შესაბამისად. 19 წელზე მეტია, ჩვენ ვეხმარებით საწარმოებს და საშუალო ზომის ფირმებს ბიზნესის ტრანსფორმაციაში ეფექტური ციფრული გადაწყვეტილებების შექმნით ინოვაციური ტექნოლოგიების გამოყენებით. პროექტი ორიენტირებულია კლიენტის პლატფორმისთვის ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე უსაფრთხოების გადაწყვეტილებების შექმნასა და დანერგვაზე. ძირითადი მიზანია მომხმარებლების დაცვა მანქანური სწავლების სისტემებით, რომლებიც მოიცავს სიცოცხლისუნარიანობის გამოვლენას, უსაფრთხოების შეფასებას, თაღლითობისა და ბოროტად გამოყენების გამოვლენას და აუდიო ანალიზს. გუნდი მუშაობს მაღალი დატვირთვის, წარმოების პირველ გარემოში, პროდუქტის ჰიპოთეზების მასშტაბურ მანქანურ გადაწყვეტილებებში თარგმნით.

პასუხისმგებლობები: - CV მოდელების შექმნა და დანერგვა სიცოცხლისუნარიანობის გამოვლენისა და ანტი-სპოფინგისთვის. - NLP მილსადენების აგება ქცევითი სიგნალის მოპოვებისა და ინციდენტების ანალიზისთვის. - სრული მანქანური სწავლების ციკლის მფლობა: მონაცემების ანოტირება, ტრენინგი, დანერგვა, მონიტორინგი. - თაღლითობისა და ბოროტად გამოყენების გამოვლენის სისტემების განვითარება და შენარჩუნება. - უსაფრთხოების შეფასებაში მონაწილეობა ქცევითი და ისტორიული მონაცემების გამოყენებით. - მანქანური სწავლების მოდელების ინტეგრირება უკანა სერვისებთან და მობილური ინფრასტრუქტურასთან. - სისტემის არქიტექტურის დისკუსიებში მონაწილეობა. - პროდუქტის გუნდთან თანამშრომლობა ჰიპოთეზების განსაზღვრასა და ვალიდაციაში.

მოთხოვნები: - 5+ წლიანი გამოცდილება DS/ML წარმოების გარემოში. - კომპიუტერული ხედვის ღრმა ექსპერტიზა: სიცოცხლისუნარიანობა/ანტი-სპოფინგი, სახის ანალიზი, გამოსახულების/ვიდეოს კლასიფიკაცია. - მყარი NLP ფონი: ტექსტის კლასიფიკაცია, ერთეულების მოპოვება, ქცევითი ტექსტის სიგნალები. - გამოცდილება ღრმა სწავლების ჩარჩოებთან (PyTorch / TensorFlow). - ძლიერი MLOps უნარები: მოდელის დანერგვა, ვერსიონირება, მონიტორინგი, დრიფტის გამოვლენა. - პრაქტიკული გამოცდილება მაღალი დატვირთვის, მობილური პირველი პროდუქტებით. - გამოცდილება თაღლითობის/ბოროტად გამოყენების გამოვლენისა და რისკის შეფასების სისტემებით. - გრაფიკული მოდელების ან ფარდობითი ქცევითი ანალიზის ცოდნა სასურველია - Python-ის (Pandas, NumPy, Scikit-learn) ცოდნა. - ინგლისური ენის დონე - Intermediate+ და ზემოთ.

ანაზღაურება: 3425–5400 ევრო თვეში.