Machine Learning Engineer

RTB House S.A.

Warszawa

Type of work

Undetermined

Experience

Senior

Employment Type

B2B

Operating mode

Office

Tech stack

Python

advanced

Java

advanced

PyTorch

regular

Pandas

regular

Hadoop

regular

Torch

junior

BigQuery

junior

Nvidia CUDA

nice to have

NumPy

nice to have

Jupyter

nice to have

Job description

MACHINE LEARNING TEAM

Jako ML Engineer będziesz pracował nad rozwojem infrastruktury i narzędzi niezbędnych dla rozwiązań opartych o Machine Learning. Będziesz miał decydujący wpływ na efektywność i szybkość nowych eksperymentów, a także na infrastrukturę produkcyjną (low latency, 3e6 zapytań oraz 1e8 ewaluacji modeli na sekundę).

Twoje zadania

Bliska współpraca z researcherami, identyfikowanie niewydajnych części systemu uczącego
Tworzenie i utrzymywanie narzędzi pozwalających na szybkie, niezawodne i wygodne eksperymentowanie z nowymi modelami
Tworzenie narzędzi pozwalających wydajnie przetwarzać duże zbiory danych
Optymalizowanie krytycznych części systemu uczącego: wyliczania metryk, ewaluacji sieci neuronowych itp.
Rozwijanie infrastruktury licytującej. Niskopoziomowa optymalizacja (AVX-512, CUDA, ...)
Opcjonalnie, możliwość poświęcania części czasu na rozwój w obszarze Machine Learningu, eksperymenty, rozwój modeli.

Wykorzystywane technologie

Python, Java, Scala
Spark, Hadoop
Google Cloud Platform, BigQuery
Pandas, NumPy
PyTorch, TensorFlow - znajomość będzie plusem

Nasze wymagania

Biegłość w projektowaniu i implementowaniu systemów informatycznych
Umiejętność tworzenia przyjaznych, wszechstronnych narzędzi
Umiejętność krytycznej analizy tworzonych rozwiązań pod kątem wydajności (od szacowania teoretycznej wydajności projektowanych systemów do wykrywania i usuwania problemów wydajnościowych na produkcji)

Dodatkowymi atutami będą

Doświadczenie w tworzeniu systemów rozproszonych
Dobra znajomość narzędzi do analizy danych w Pythonie, takich jak Pandas, NumPy
Dobra znajomość wybranych technologii Big Data takich jak Hadoop, Kafka, Storm, Spark lub Flink
Znajomość narzędzi dla Machine Learningu: Torch, PyTorch, TensorFlow

Przykładowe tematy

Rozwój infrastruktury zarządzającej procesami obliczeniowymi, lokalnie i w chmurze
Stworzenie mechanizmu współdzielonej przestrzeni dyskowej dla maszyn uczących
Stworzenie narzędzi do interaktywnej ekstrakcji cech z ustrukturyzowanych danych
Wykorzystanie akceleratorów obliczeń w infrastrukturze produkcyjnej

W zamian oferujemy

Atrakcyjne wynagrodzenie
Pracę w zespole pasjonatów, którzy z chęcią dzielą się swoją wiedzą i umiejętnościami
Wyjątkowo elastyczne warunki pracy — nie mamy core hours, nie mamy limitów na urlopy, można w dużej części pracować zdalnie
Sprzęt i oprogramowanie, jakiego potrzebujesz
Dostęp do najnowocześniejszych technologii i możliwość realnego wykorzystywania ich w projekcie o dużej skali i wysokiej dynamice
Możliwość wykorzystania posiadanej wiedzy i kompetencji w praktycznych zastosowaniach — przy optymalizacji algorytmów obsługujących setki milionów internautów i kupujących miesięcznie miliardy odsłon reklamowych w modelu RTB, bazując na obszernych zbiorach danych

Więcej informacji: techblog.rtbhouse.com/jobs/