Junior Machine Learning Engineer — Autonomous Systems

O zespole

Dołącz do zespołu odpowiedzialnego za rozwój inteligentnych modeli wykorzystywanych do analizy danych, klasyfikacji obiektów, predykcji zdarzeń oraz wspierania procesów decyzyjnych w środowiskach mission-critical. Szukamy Junior Machine Learning Engineera zainteresowanego uczeniem maszynowym, analizą danych oraz budową modeli wspierających autonomiczne podejmowanie decyzji.

Będziesz współpracować z doświadczonymi specjalistami Machine Learning, AI, Computer Vision oraz zespołami odpowiedzialnymi za rozwój backendu, integrację sensorów i algorytmów operacyjnych, tworząc, trenując i wdrażając modele wykorzystywane w nowoczesnym systemie oraz autonomicznych platformach bezzałogowych.

Twoje zadania

• Współudział w projektowaniu, trenowaniu i rozwijaniu modeli Machine Learning

• Przygotowywanie oraz przetwarzanie danych wykorzystywanych do trenowania i walidacji modeli

• Współpraca przy implementacji modeli wspierających:

  • klasyfikację obiektów

  • predykcję zdarzeń

  • analizę danych z wielu sensorów

  • wykrywanie anomalii

  • wspomaganie podejmowania decyzji

• Współudział w walidacji skuteczności modeli na danych historycznych, testowych oraz symulowanych

• Współpraca przy optymalizacji modeli pod kątem wydajności oraz wykorzystania w środowiskach czasu zbliżonego do rzeczywistego

• Udział w integracji modeli Machine Learning z komponentami rozwijanymi w Java, Rust oraz TypeScript

• Analiza jakości modeli oraz przygotowywanie raportów z przeprowadzonych eksperymentów

• Tworzenie dokumentacji technicznej oraz współpraca z zespołami rozwijającymi system

Czego oczekujemy

• Podstawowej znajomości języka Python

• Znajomości podstaw Machine Learning

• Podstawowej znajomości bibliotek PyTorch, TensorFlow lub Scikit-learn

• Podstaw analizy i przetwarzania danych z wykorzystaniem NumPy oraz Pandas

• Zrozumienia podstawowych zagadnień związanych z przygotowaniem danych do trenowania modeli

• Podstawowej wiedzy dotyczącej walidacji i oceny jakości modeli

• Umiejętności pracy z systemem kontroli wersji Git

• Podstawowej znajomości systemu Linux

• Chęci rozwoju w obszarze Machine Learning oraz inteligentnych systemów autonomicznych

Mile widziane

• Podstawowa znajomość Computer Vision

• Zainteresowanie analizą danych z kamer, radarów, LiDAR lub innych sensorów

• Podstawowa znajomość zagadnień związanych z Deep Learning

• Zainteresowanie przetwarzaniem danych czasowych oraz analizą danych strumieniowych

• Doświadczenie zdobyte podczas projektów studenckich, praktyk lub projektów badawczych

• Podstawowa znajomość MLOps oraz narzędzi do wersjonowania modeli

• Zainteresowanie platformami Edge AI

• Zainteresowanie systemami lub rozwiązaniami mission-critical

Dlaczego warto

Będziesz zdobywać praktyczne doświadczenie w przygotowywaniu danych, trenowaniu modeli, analizie jakości rozwiązań oraz integracji algorytmów Machine Learning z systemami rozproszonymi i rozwiązaniami czasu zbliżonego do rzeczywistego. Zapewniamy wsparcie doświadczonych specjalistów, możliwość rozwoju kompetencji w obszarze Machine Learning oraz udział w projektach wykorzystujących nowoczesne technologie stosowane w systemach mission-critical.