在Datature，我们正在构建一个平台，可以快速训练和部署机器学习模型，而无需编写任何代码。Datature Nexus是一个MLOps平台，允许用户使用高度可视化的编辑器在浏览器中标记非结构化数据和构建复杂的机器学习流水线。
我们的用户已经利用我们的平台在各个垂直领域解决了各种问题-从作物分级到优化制造到通过MRI扫描识别疾病。Datature为大多数行业的团队和公司提供了一个公平竞争的机会，以启动自己的人工智能革命。
工作范围🔭
作为集成团队的一部分，您将直接与Datature用户合作，将我们的MLOps平台直接集成到他们的堆栈中，并构思优化他们的计算机视觉实现的方法。
您将扩展我们的神经网络功能，尖端功能和模型可观察性功能，以供用户使用。此外，您将在Datature的洞察力和MLOps提供方面工作，以帮助用户构建更好、更公平的模型。
此外，您还将搜索和原型化最先进的视觉算法和方法，为我们的用户和团队提供潜在的颠覆性技术，可以集成到Datature平台中，以提高用户价值。
理想情况下，您喜欢研究、原型化，并根据真实用户的反馈和问题分享新的想法，以制定我们每季度平台更新中向用户交付的雄心勃勃功能的路线图。
要求⚒
• 2-5年的计算机视觉/深度学习算法研究、实现和部署经验
• 在从论文到与用户和客户集成的过程中，贡献于最先进的感知/视觉算法的研究、设计和实现，将想法付诸实践
• 具备使用PyTorch、JAX、Keras、TensorFlow、OpenCV、FFMPEG等技术栈的经验
• 具备一些与后端服务一起工作、查询大量数据并利用Google Cloud Platform/Cloud GPU资源的技术基础
• 与关键利益相关者和客户团队合作，了解与机器学习集成相关的业务要求和目标
• 具备构建、维护和调试实时计算机视觉系统的经验
• 在深度学习算法、使用CUDA、多GPU和ML开发工作流程的API服务方面具备经验和热情
• 具备计算机视觉研究、用于测试想法的原型笔记本和实现最新研究想法的经验
关于您🤖
您是一个热衷于机器学习的爱好者，关注最先进的计算机视觉出版物和存储库。理想情况下，您有能力为我们的用户编写干净而强大的原型Jupyter笔记本，以便他们了解各种计算机视觉方法。
最重要的是，您对数据、机器学习和用户体验充满热情。您了解每行代码的权衡，并知道每个项目的各种优先事项。
理想情况下，您有一个Kaggle笔记本、讨论或技术博客的作品集，展示了您的想法和对写作的兴趣。
为什么您会喜欢我们🎈
我们是一个以技术为先的团队，致力于开发最直观、性能最佳的平台，改变用户对构建机器学习能力的方式的思考。我们是一个奇特的工程师团队，您将喜欢与他们辩论代码和算法。
您将解决机器学习、数据处理和客户工程交叉点上最重要的问题。您将对用户可以访问的模型架构和优化功能产生最大的影响。
如果这是您感兴趣的领域，我们很乐意听到您的消息。
🚨请包含以前项目、GitHub个人资料、Kaggle个人资料或任何可能帮助我们了解您更多的链接。 
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