就业条件
• 持续时间：12-24个月（可能转为全职）
• 开始日期：2023年9月/10月
需要出差：10%
工作时间：每周10-40小时
描述
WeCloudData是世界领先的数据和人工智能培训学院。我们提供培训课程，帮助填补数据、云计算和人工智能技能差距。我们提供最全面的数据技能培训课程，包括数据科学、数据工程、商业智能、云计算、大数据和DevOps。我们以一流的课程、实践教学风格和出色的职业指导，自豪地帮助许多学生在数据和人工智能领域找到工作。通过与一些最有才华和热情的讲师合作，WeCloudData为我们的学生和客户准备迎接下一代数据科学挑战。
我们正在寻找多名人工智能助教和助理讲师，为我们的生成式人工智能培训课程提供支持。这是一个令人兴奋的合同机会，包括为培训学员和企业客户提供人工智能培训。您将与其他教员和运营团队合作，向参与者提供高质量的人工智能材料，并确保学生的顺利学习过程。
申请人应具备深度学习和机器学习领域的核心知识，以及对计算机视觉和自然语言处理等学科核心领域的理解。成功的候选人应具备Python的实际技能和经验，以及Tensorflow和PyTorch等深度学习生态系统。
• *具有在与深度学习、机器学习或生成式人工智能相关的大学课程或培训班中担任助教的经验非常理想。这包括协助教授或讲师进行讲座、开发学习材料、评分作业和为学生提供有价值的支持。
首选技能：
• PyTorch的实际经验：熟练使用PyTorch预训练模型，并针对特定的机器学习项目进行微调。
• 生成式人工智能的深入了解：对生成式人工智能模型和技术有深入的理解，包括生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）及其应用。
• 自然语言处理和大型语言模型（LLMs）：在自然语言处理（NLP）项目中有经验，包括使用GPT-3、BERT或类似模型的大型语言模型（LLMs）。
• MLOps CI/CD概念和工具：熟悉MLOps（机器学习运营）概念和工具，如Jenkins、GitHub Actions或其他用于自动化机器学习工作流程的CI/CD（持续集成/持续部署）流水线。
• 中间表示平台：了解用于模型优化和部署的中间表示平台，包括ONNX、OpenVINO和TensorRT。
• 机器学习流水线部署：能够以各种方式部署机器学习流水线，包括使用Flask进行Web服务、Amazon SageMaker进行可扩展部署以及在Docker化环境中使用TensorFlow Serving。
• 在生产环境中监控模型：在生产环境中监控机器学习模型的经验，确保其性能，并根据需要实施必要的更新和改进。
必备资格和经验：
• 1-2年行业经验：在机器学习项目上至少有1-2年的实际行业经验。这种经验应涉及机器学习技术的实际应用、模型开发和解决现实世界中的问题。
• 对最新发展的核心理解：对机器学习领域最新发展的扎实基础，特别是在深度学习领域。这包括了解进展、新算法和新兴技术。
• 对AI实施和教育的热情：对于实施AI项目和在人工智能领域教育他人有强烈的热情。这种热情应延伸到支持和指导学生的学习过程。
• 证明的教学经验：在机器学习、深度学习或相关学科的大学级课程教学方面有经验。这可能包括在学术机构或私立教育机构担任助教、讲师或教员的先前角色。
工作职责：
• 技术实验室指导：进行技术实验室，旨在提高参加WeCloudData各个项目的学生的技术技能。这些实验室应涵盖与生成式人工智能、深度学习、机器学习和相关技术相关的主题。
• 学习材料开发：参与学习材料的开发，包括高质量的编码笔记本。这些材料应具有自我教学性，包含干净、文档完善的代码，以帮助学生的学习过程。
• 项目指导：参与项目指导会议，为学生在实际生成式人工智能项目中提供指导和支持。提供见解、解决方案和反馈，帮助学生在项目工作中取得成功。
工作类型：兼职，固定期限合同
合同期限：12个月
工作时间表：
• 4小时轮班
• 晚班
• 早班
经验：
• 计算机视觉：1年（优先考虑）
• 教学助理或实验室讲师：1年（优先考虑）
• 机器学习：2年（必需）
• 大型语言模型（LLM）：1年（必需）
工作地点：远程
申请截止日期：2024年2月28日
预计开始日期：2024年3月1日 
多伦多