Applied Machine Learning Engineer in Lisbon

Existem mais de 5 bilhões de utilizadores que usam aplicações básicas hoje, como email, notas, tarefas e calendário, e estas não são nativas de IA. A nossa missão é construir aplicações proativas para qualquer pessoa no mundo que não esteja habituada a solicitações complexas. Pretendemos trazer inteligência para conversas, tarefas, organização e fluxos de trabalho, com o mínimo ou nenhum pedido. A nossa primeira aplicação é uma aplicação de comunicação móvel centrada no agente. Acreditamos que construir aplicações que os utilizadores usam diariamente para comunicação, coordenação e colaboração ajudará a integrar a IA nas suas vidas. O efeito líquido é eliminar desinformação, alcançar baixos custos de coordenação, permitir tarefas de alta qualidade e colaboração em escala com o mínimo ou pouco pedido.

Função

• Construir e melhorar sistemas de ML que alimentam as nossas aplicações nativas de IA.
• Trabalhar em classificação, recuperação, classificação, personalização e avaliação, assumindo a responsabilidade desde o desenvolvimento do modelo até à implementação em produção.
• Este papel é para engenheiros que gostam de resolver problemas práticos de ML, melhorar a qualidade do modelo e enviar sistemas fiáveis usados por utilizadores reais.

Foco

• Construir e melhorar modelos de ML para classificação, classificação, recuperação e personalização.
• Desenvolver classificadores eficientes e otimizar a precisão, precisão, latência e custo do modelo.
• Melhorar a relevância da pesquisa e a recuperação de contexto usando embeddings, pesquisa híbrida e reclassificação.
• Construir modelos de personalização que aprendem com o comportamento do utilizador, respeitando a privacidade.
• Desenvolver pipelines de avaliação, conjuntos de dados rotulados e métricas para medir a qualidade do modelo.
• Ajustar e adaptar modelos existentes quando suportados por dados suficientes.
• Construir e manter pipelines de treinamento, inferência e implementação de ML.
• Depurar problemas de produção, monitorar o desempenho do modelo e enviar melhorias com base no feedback do mundo real.

Pilha Tecnológica

• Python
• PyTorch / JAX
• Embeddings, pesquisa vetorial e modelos de classificação
• Sistemas de ML em produção e pipelines de inferência

Experiência Ideal

• Fundamentos sólidos em machine learning e arquiteturas neurais modernas.
• Experiência prática na construção e implementação de modelos de ML em produção.
• Experiência em classificação, classificação, recuperação, sistemas de recomendação ou personalização.
• Compreensão da avaliação de modelos, experimentação e métricas de desempenho.
• Confortável em escrever código de qualidade de produção e trabalhar com conjuntos de dados do mundo real.
• Capaz de equilibrar qualidade do modelo, latência, custo e fiabilidade.
• Forte senso de responsabilidade e habilidades de resolução de problemas.

Resultados

• Modelos de ML em produção atendem às metas esperadas de precisão, relevância, latência e fiabilidade.
• Melhorias na classificação e classificação proporcionam ganhos mensuráveis na qualidade do modelo.
• Pipelines de avaliação identificam regressões e suportam lançamentos de modelos fiáveis.
• Pipelines de treinamento, inferência e dados são robustos, reproduzíveis e mantidos.
• Melhorias no modelo são impulsionadas pelo feedback do mundo real e resultados mensuráveis.
• Colabora eficazmente com equipes de engenharia e produto para entregar funcionalidades fiáveis alimentadas por ML.

Como Trabalhamos

Os melhores produtos do mundo são construídos por pequenas equipes de classe mundial. Somos uma equipe de alta densidade de talento e prática. Tomamos decisões coletivamente e movemo-nos rapidamente, equilibrando trabalho de alta qualidade com aprendizado contínuo. Juntar-se à nossa equipe requer a capacidade de trazer estrutura, exercer julgamento e executar de forma independente. O nosso objetivo é colocar um produto verdadeiramente mágico nas mãos dos nossos utilizadores.

Processo de Entrevista

Se parecer haver uma compatibilidade, entraremos em contato para agendar 3, mas não mais do que 4 entrevistas. As candidaturas são avaliadas pelos nossos membros da equipe técnica. As entrevistas serão realizadas virtualmente e/ou no local. Valorizamos a transparência e eficiência, por isso espere uma decisão rápida. Se você demonstrou as habilidades excepcionais e a mentalidade que estamos procurando, faremos uma oferta para se juntar a nós.