我们正在寻找一名积极主动的高级机器学习工程师，与我们精简而高能的工程团队紧密合作，与软件和AI/ML工程师一起开发我们的AI合成数据生成平台的Web应用程序。您将解决的问题包括：设计衡量合成数据隐私和质量的成功指标，将成功指标转化为自动化反馈循环，以自动改进AI生成模型产生的合成数据质量，将智能超参数调整集成到模型中，使用支持编排工具（例如Kubernetes）将数据管道和AI模型容器化（Docker），将模型托管到可扩展的云基础设施（AWS / GCP），使用软件工程最佳实践和现代平台开发干净且易于维护的代码，参与从构思到实际生产的完整产品开发生命周期，创建技术文档。您将产生的影响包括：作为一个快速增长和初创阶段的创业公司的一部分，您将与首席技术官一起工作，并有机会负责数据和AI管道的关键部分，做出重要的技术决策，并从零开始构建世界一流的产品。
关于您：Python数据和机器学习库（Sklearn、numpy、pandas、plotly、matplotlib）的经验，在任何形式的编码项目中进行编码（实习或在大学/自由职业/个人项目中参与多人编码项目的经验），学会学习陌生系统并通过独立研究和与导师和专家合作形成对它们的理解，对学习和构建数据、隐私和AI技术的未来感到兴奋。对于您的学位所学科目，我们没有严格的要求-IT相关学位很好，但任何编码项目/工作经验以及您学习的意愿也都是可以的。
有经验的人更好：有将模型托管到可扩展的云基础设施（AWS / Azure / GCP）的经验，有使用Docker将数据管道和AI模型容器化并使用支持编排工具（例如Kubernetes）的经验，有ML生命周期（实验、可重现性、部署和中央模型注册表）及其支持工具（例如MLflow）的经验。
正如Andrew Ng所说的那样，“如果你不理解，不要担心”。
我们知道在我们列出的工作内容中有很多东西，我们并不指望您一开始就具备所有所需的技能。在better data，我们每个人每天都在学习新的东西。只要您展示了您对所做、阅读或贡献的兴趣，请申请！弹性休假安排，灵活的工作时间表-完全自主，没有不必要的会议占用您的时间，灵活的工作安排-在新加坡One North的办公室提供工作空间或完全远程工作。
如何申请：
这个职位对您来说是否合适？在主题中包含职位标题，指示您的可用起始日期-结束日期（DDMMYY-DDMMYY），附上展示您所建立和完成的相关事项的链接/支持信息。 
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