你对数据感兴趣吗？Yelp拥有数亿条用户贡献的内容、数百万用户和商家列表，以及数十万个广告客户——而且这些数字还在不断增长。理解这些数据、推断变量之间的关系，并找出不同的互动方式是一项艰巨的工作，但这些洞察对Yelp的业务影响巨大。
Yelp连接人们与优秀的本地企业的使命需要利用尖端的机器学习（ML）和人工智能（AI）技术，以适应广泛而多样化的用户和企业基础，涵盖各种地理位置。
作为一名ML工程师，您将有机会利用神经网络（NNs）、大型语言模型（LLMs）以及XGBoost或线性模型等传统ML方法等行业尖端工具，在数百万用户和商家列表之间建立这些联系。您将负责将原始数据转化为有价值的信号，并构建端到端的ML系统。这包括从训练模型到将其部署到生产环境，以及为这些模型依赖的ML平台或MLOps做出贡献。
Yelp的工程文化受到我们的价值观的驱动：我们是一个合作的团队，重视个人真实性，并鼓励寻找问题的创造性解决方案。所有新工程师在第一周就能部署可工作的代码，我们努力通过经理、导师和团队的支持来扩大个人影响。归根结底，我们关注的是帮助我们的用户，作为工程师的成长，并在协作环境中享受乐趣。
这个机会要求您位于爱尔兰共和国。即使您觉得自己并不符合本职位的每一个要求，我们仍然希望您申请。在Yelp，我们寻找的是优秀的人才，而不仅仅是那些符合所有条件的人。
• 进行端到端的分析，通过SQL或Python处理数据，进行统计建模，假设和提出业务想法。
• 处理大规模和复杂的数据集。
• 开发和部署涉及离线批处理数据产品的机器学习模型项目，以及部署到在线实时服务的模型。
• 在Python服务中实现和自动化模型流水线。
• 提倡MLOps（机器学习运营）的最佳实践采用。
• 具备开发和生产化机器学习模型的经验，包括其支持的数据流程。
• 具备使用TensorFlow、Spark MLlib、XGBoost、Sklearn等机器学习包的经验。
• 熟练掌握Python或等效的编程技能（Python、Java和C++）。
• 理解工程和基础设施的最佳实践。
• 对发现新问题的有前景的解决方案充满好奇心，并有坚持将您的想法实现到最终目标的毅力。 
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