Machine Learning Engineer

Что мы делаем Неважно, являетесь ли вы самым большим фанатом спорта, имеете «небольшую» обувную зависимость или у вас есть всего одна пара кроссовок, вы знаете, что найти «идеальную» обувь может быть сложно. Мы здесь, чтобы помочь людям каждый раз находить идеально подходящую обувь. Мы разработали способ делать 3D-сканирование ваших ног и сопоставлять этот профиль с нашей собственной (и самой большой в мире) базой данных 3D-сканированной обуви. Мы также разрабатываем технологию для 3D-печати обуви и стелек по индивидуальному заказу на основе профиля стопы человека. Наша цель — вдохновлять людей заниматься любимым делом с максимальным комфортом, будь то марафонский бег, танцы всю ночь напролет или просто прогулка в парке. Для достижения этой цели мы сотрудничаем с крупнейшими розничными продавцами обуви и брендами (Nike, HOKA, Intersport, Adidas, PUMA, Amazon и многими другими) в более чем 70 странах. Как работодатель, мы стремимся воплотить эту философию в счастливый и сбалансированный образ жизни для всех членов нашей команды, давая им возможность расти и развиваться, занимаясь любимым делом. Какого специалиста мы ищем Мы ищем опытного инженера-программиста с широкими техническими интересами, который хочет работать на всех этапах: от необработанных входных данных и компьютерного зрения до обработки данных и обучения моделей, до вывода в продакшн и аналитики. Это прежде всего роль инженера-программиста: вы должны быть уверены в проектировании, написании, тестировании и поддержке кода производственного качества, в основном на Python. Вместо того чтобы отвечать за один узкий компонент, вы будете помогать соединять части системы — обрабатывать изображения, 3D-сканы и другие данные; поддерживать конвейеры данных и обучения; улучшать модели ML/DNN; развертывать вывод; и создавать аналитику и диагностику на основе результатов. Область ответственности намеренно широка, и это является ключевой частью возможностей. Мы не ищем того, кто уже является экспертом в каждом слое. Если вы сильнее в одних областях и менее опытны в других, не позволяйте этому отпугнуть вас. Самое главное — это любознательность, скорость обучения, техническое суждение и готовность углубляться в незнакомый код, данные и системы. У вас будет значительное пространство для обучения в области ML, инженерии данных, компьютерного зрения и производственного программного обеспечения, а также для развития более глубокой экспертизы со временем. Что вы будете делать В SafeSize вы будете работать над полным циклом программного обеспечения для наших технологий 3D-сканирования и рекомендаций — от входных данных с камеры и обработки компьютерного зрения до подготовки данных и обучения моделей, вывода в продакшн, аналитики и мониторинга. От вас не ожидается, что вы будете отвечать за каждую область в одиночку, но вы должны быть готовы решать проблемы, выходящие за рамки вашей непосредственной ответственности, и вносить свой вклад там, где это необходимо. В рамках вашей роли вы будете: Разрабатывать и поддерживать программное обеспечение на Python производственного качества для наших систем ML, обработки данных, компьютерного зрения и 3D-сканирования; Создавать и поддерживать конвейеры данных для приема, очистки, преобразования, проверки и версионирования данных для обучения, валидации и тестирования, используемых нашими ML-моделями; Поддерживать и улучшать конвейеры обучения ML/DNN, включая воспроизводимые эксперименты, обучение, валидацию, оценку и инструментарий, обеспечивающий надежность разработки моделей; Обучать, переобучать или дообучать модели при необходимости; оценивать производительность; проводить анализ ошибок; и помогать определить, должны ли улучшения исходить от модели, данных или окружающего программного обеспечения; Упаковывать, версионировать и развертывать ML/CV модели в продакшн, а также поддерживать надежный вывод на устройстве или в облаке; Создавать рабочие процессы обработки данных и аналитики на основе данных сканирования, выходных данных моделей и журналов для понимания производительности моделей/продуктов, диагностики проблем и поддержки принятия более обоснованных решений; Проектировать и улучшать конвейеры компьютерного зрения и обработки изображений/3D для таких задач, как извлечение признаков, измерения на основе камеры, калибровка и геометрический анализ; Исследовать реальные проблемы от начала до конца, используя изображения, 3D-сканы, наборы данных, выходные данные моделей, журналы и данные датчиков, а также создавать диагностические средства и тесты, повышающие точность и надежность; Создавать API, сервисы и внутренние инструменты, связывающие обработку данных, ML, компьютерное зрение, вывод и аналитику с остальной частью платформы SafeSize, тесно сотрудничая с командами Software, Data/ML, DevOps и Hardware; При необходимости работать с незнакомыми системами и кодовыми базами. Вам может иногда потребоваться читать код на языках, отличных от Python, и, где это полезно, вносить вклад в инструменты или интерфейсы на основе JavaScript/TypeScript. Что вы принесете Степень в области компьютерных наук, инженерии, информатики или смежной области; 3+ года профессионального опыта в разработке программного обеспечения. Мы больше заботимся о качестве и широте вашего опыта и техническом суждении, чем о точном количестве лет; Сильные навыки программирования на Python и прочные основы инженерии программного обеспечения, включая поддерживаемый код, отладку, тестирование, контроль версий и обзор кода; Практический опыт работы с ML-конвейерами — в идеале включающий некоторую комбинацию обучения, оценки, дообучения, вывода или развертывания — с использованием PyTorch, TensorFlow или аналогичных инструментов; Практическое понимание ML и DNN, включая обучение против вывода, методологию валидации/тестирования, переобучение, метрики оценки и взаимосвязь между производительностью модели и обучающими данными; Сильные практические навыки обработки данных с использованием инструментов Python, таких как Pandas/NumPy, и, в идеале, SQL. Вы должны быть уверены в подготовке, проверке и анализе наборов данных и понимать, как качество и состав данных влияют на поведение модели; Некоторый практический опыт работы с компьютерным зрением или обработкой изображений, но CV не обязательно должно быть вашей основной специализацией; опыт работы с OpenCV ценен; Комфортная работа с LLM в повседневной работе в качестве инженерного инструмента; Способность читать незнакомый код, в том числе на языках, отличных от вашего основного языка, и изучать достаточно нового языка, библиотеки или системы, чтобы решить поставленную задачу; Комфортная работа в Linux и с общими инженерными инструментами, такими как Git, отслеживание задач и автоматизированное тестирование; Любой из следующих пунктов будет большим плюсом: Опыт работы с JavaScript или TypeScript, особенно для инженерных инструментов, веб-интерфейсов, аналитики или визуализации; Опыт работы с продвинутыми ML/MLOps-конвейерами, такими как отслеживание экспериментов, версионирование моделей/наборов данных, автоматическое переобучение, мониторинг моделей или конвейеры признаков/данных; Опыт работы с 3D Computer Vision, облаками точек, датчиками глубины, многокамерными системами или калибровкой камер; Опыт развертывания ML/CV рабочих нагрузок на периферийных устройствах или в средах с ограниченной производительностью и/или с использованием Docker, AWS, API или облачных производственных систем; Опыт работы с физическими устройствами, камерами, датчиками или другим оборудованием. Кто вы Прежде всего, любознательная и стремящаяся к обучению личность. Вам нравится понимать незнакомые системы, учиться на практике и выходить за пределы своей существующей области знаний, когда это необходимо. Мы не ожидаем, что вы будете одинаково сильны во всех аспектах роли; Отличный коммуникатор, свободно владеющий письменным и устным английским языком; Прагматичный инженерный склад ума: вам нравится экспериментировать и учиться, но вы также заботитесь о надежности, поддерживаемости, измеримых результатах и внедрении решений в продакшн. Что предлагает SafeSize Быть отличным работодателем важно для SafeSize. Мы твердо верим в социальное воздействие (делать правильно И делать правильные вещи) и предоставление нашим сотрудникам потрясающего опыта является ключевым элементом этого. Мы рассматриваем веселье и вовлеченность как два основных ингредиента успешной команды. Мы поощряем наших сотрудников находить свою страсть в работе и создаем вдохновляющую среду для нашей команды, чтобы каждый мог преуспеть и продолжать расти. На этой должности вы будете работать в нашем офисе в Афинах (Греция). Краткий обзор бонусов SafeSize Конкурентоспособная заработная плата; Новый офис в красивом здании в Кифисии, Афины, с регулируемыми по высоте столами, вдохновляющим интерьером, а также здоровым завтраком и обедом; Время оплачиваемого отпуска на волонтерство: дополнительное время для оказания помощи выбранной вами благотворительной организации; Ежемесячные командные мероприятия и напитки; Корпоративный ноутбук; Оплата расходов на проезд; Частная медицинская страховка; Ежегодный бюджет на обучение и развитие; И, возможно, самое главное: целеустремленная команда талантливых SafeSizers и вдохновляющее место для работы и обучения, где мы работаем вместе в соответствии с пятью корпоративными ценностями: Будьте силой добра — Развивайте страсть и веселье — Мечтайте по-крупному, начинайте с малого, учитесь быстро Берите на себя ответственность — Стройте доверие и помогайте друг другу Какие шаги предпринять Если это звучит как вы, нажмите кнопку «Применить»! Мы хотели бы узнать, почему вы отлично подходите для этой должности и почему вы считаете SafeSize компанией, которая вам подходит. Пожалуйста, не забудьте прикрепить свое резюме и сопроводительное письмо.