关于该职位
顾客关注度AI团队的使命是通过利用和推动人工智能的前沿，将数据转化为智能，开发高质量可扩展的人工智能基础设施，并在创新应用上进行合作，为我们的顾客提供高效、个性化和神奇的支持体验。我们的专业领域是自然语言处理（NLP）和生成式人工智能（GenAI）。我们是一个全栈人工智能团队，致力于LLM研究、快速模型原型开发、稳定的评估系统以及可靠的部署规模基础设施。
---- 候选人的职责 ----
我们正在寻找在NLP / GenAI领域拥有深厚专业知识，并具有在生产环境中推出大规模AI模型的端到端经验的软件工程师。
• 使用基于机器学习、统计和优化的算法开发创造性的解决方案和原型，与工程/产品团队合作部署这些算法，并在生产中产生影响。
• 使用数据驱动的方法解决明确且具有挑战性的业务问题，提供清晰度。
• 提出并拥有数据分析（包括建模、编码、分析和实验）以推动业务洞察和促进决策。
---- 基本资格 ----
我们正在寻找在NLP / GenAI领域拥有深厚专业知识，并具有在生产环境中推出大规模AI模型的端到端经验的候选人。
基本资格
• 计算机科学、工程、数学或相关领域的博士、硕士或学士学位，或者拥有5年全职软件工程工作经验，其中包括以下一个或多个领域的2年技术软件工程经验：
• 使用编程语言（如C、C++、Java、Python或Go）
• 使用数据结构和算法进行培训
• 知道机器学习的基本数学基础
• 需要注意的是，2年的专业软件工程经验可以通过教育和全职工作经验、额外的培训、课程、研究或类似的方式获得（或者这些方式的某种组合）。专业经验的年限不一定是在教育和全职工作经验年限之外的。
首选资格
• 在生成式人工智能项目的端到端开发经验
• 了解生成式人工智能和自然语言处理的最新研究
• 在大规模部署机器学习模型方面的经验
• 机器学习软件，如Tensorflow / Pytorch、Caffe、Scikit-Learn或Spark MLLib
对于位于加利福尼亚州旧金山的职位：该职位的基本薪资范围为每年185,000美元 - 205,500美元。您将有资格参加Uber的奖金计划，并可能获得股权奖励和其他类型的报酬。您还可以享受各种福利。更多详细信息请访问以下链接https://www.uber.com/careers/benefits 
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