Brightgrove logo
Українська
Senior AI/ML Software Engineer

Senior AI/ML Software Engineer

Aviation Safety software
ЛОКАЦІЯ
Бухарест, Румунія, Вроцлав, Польща, Віддалено
СПЕЦІАЛІЗАЦІЯ
AI/ML/CV/NLP
РІВЕНЬ
Senior
СТЕК ТЕХНОЛОГІЙ
Python, XGBoost, PyTorch
Порекомендувати друга

Ваші дані

Дані про кандидата

0/4000

ПРО КЛІЄНТА

Це стартап у сфері авіаційних технологій, що перебуває на початковій стадії розвитку та розробляє асистента пілота на базі штучного інтелекту.

ПРО ПРОЄКТ

Компанія розробляє платформу підтримки пілотів у режимі реального часу, яка поєднує бортову телеметрію, машинне навчання та прогнозний аналіз польотів з метою підвищення безпеки польотів та зменшення навантаження на пілотів під час польоту.

ТВОЯ КОМАНДА

Ви приєднаєтеся до нас на самому початку розвитку цього цікавого стартапу і допоможете нам сформувати команду з нуля. Ми збираємо згуртовану та ефективну команду з 5–6 талановитих фахівців, які закладуть основу для всієї нашої діяльності.

ЩО ДЛЯ ТЕБЕ

  • Процес співбесіди, що поважає людей та їхній час
  • Професійна та відкрита ІТ-спільнота
  • Внутрішні зустрічі та ресурси для обміну знаннями
  • Час для відновлення та відпочинку
  • Яскраві онлайн- та офлайн-заходи
  • Можливість долучитися до нашої внутрішньої спільноти волонтерів

ЗА ЩО БУДЕШ ВІДПОВІДАТИ

  • Розробка, створення та впровадження моделей машинного навчання для прогнозної аналітики та виявлення аномалій.
  • Розробляти та оптимізувати моделі з використанням Python, зокрема XGBoost та методів глибокого навчання (наприклад, LSTM, PyTorch).
  • Обробляйте, очищайте та аналізуйте великі масиви даних для отримання цінної інформації.
  • Впровадити комплексні конвеєри машинного навчання (завантаження даних, навчання, оцінка, розгортання).
  • Конвертуйте та оптимізуйте моделі для використання на пристрої за допомогою MLX та CoreML.
  • Відстежуйте ефективність моделей, перенавчайте їх та підвищуйте точність з часом.

НЕОБХІДНІ НАВИЧКИ

  • Вільне володіння мовою Python та бібліотеками/фреймворками машинного навчання (PyTorch, XGBoost).
  • Досвід моделювання часових рядів (LSTM) та застосування методів виявлення аномалій.
  • Глибоке розуміння методів прогнозного моделювання, статистики та показників ефективності.
  • Досвід розгортання моделей у виробничому середовищі, зокрема в мобільних середовищах (CoreML/MLX).
  • Знання в галузі попередньої обробки даних, інженерії ознак та оптимізації моделей.
  • Знання систем контролю версій (Git) та робочих процесів у галузі машинного навчання.
  • Відмінні навички вирішення проблем та спілкування.
Recruiter Юрій Зазуляк
Твій рекрутер
Юрій Зазуляк

Надіслати резюме

0/4000

за репост — плюси в карму (а можливо і реферальні бонуси)