职位：人工智能/机器学习工程师
加入 Keysight Technologies 申请人工智能/机器学习工程师的职位
概述
Keysight 处于技术创新的前沿，提供电子设计、仿真、原型制作、测试、制造和优化方面的突破性和可信赖的见解。我们约有 15,000 名员工为全球 100 多个国家的客户创造世界一流的解决方案，涵盖通信、5G、汽车、能源、量子、航空航天、国防和半导体市场。了解更多关于我们的工作。
我们屡获殊荣的企业文化秉承着对技术未来的大胆愿景，并热衷于用行业首创的解决方案来应对挑战性问题。我们相信，当人们感受到归属感时，他们可以更具创造力、创新性，并在职业生涯的各个阶段蓬勃发展。
职责
• 设计、开发、训练和评估用于电子制造中缺陷检测（计算机视觉）、预测性维护、异常检测和产量优化等应用的人工智能/机器学习模型。
• 实施稳健的模型训练管道，结合数据增强、迁移学习和超参数调优等技术。
• 进行严格的模型验证和测试，确保模型满足性能要求并在生产环境中可靠。
• 与数据工程师合作，设计和构建可扩展的数据管道，用于数据摄取、预处理、特征工程和模型部署。
• 利用时间序列数据构建设备健康和性能的预测模型。
• 实施数据质量监控和验证流程。
• 使用 Dev Ops 实践和 MLOps 工作流程将人工智能/机器学习模型部署到生产环境中。
• 设置模型监控系统以跟踪性能、识别漂移并在必要时触发再训练。
• 与基础设施团队合作，优化模型服务基础设施。
• 与数据科学家密切合作，将业务需求转化为技术规格。
• 指导初级工程师，并提供关于文档模型、管道和部署流程的人工智能/机器学习最佳实践的技术指导。
• 关注人工智能/机器学习的最新进展，特别是在工业应用方面。
• 探索和评估可能对我们运营有益的新技术和算法。
资格
• 计算机科学、电气工程、工业工程或相关领域的学士学位；优先考虑硕士学位。
• 2-4 年开发和部署人工智能/机器学习模型的经验，重点关注工业应用。
• 精通 Python，并熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 和 SageMaker。
• 对统计建模、机器学习算法和模型评估技术有深入理解。
• 具有数据仓库、数据湖和 ETL 过程的经验。
• 熟悉云计算平台、Dev Ops 实践、数据架构和版本控制系统。
Keysight 是一个机会均等的雇主。 
