机器学习工程师职位
我们的解决方案和人工智能实验室正在寻找一位经验丰富的机器学习专家，以应对关键的数据挑战。
我们构建先进的人工智能解决方案，帮助客户处理复杂项目——从支持能源网络风险预测和气候变化适应的经验模型工具，到基于卫星和航空图像的图像识别软件，以及包括定制助手和代理的生成式人工智能应用。
我们专注于提供高价值的解决方案，针对客户在金融服务、产品与服务、能源与资源、制药与生命科学以及政府等行业的特定需求量身定制。
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职位职责
您将利用您的经验帮助客户解决关键的数据挑战。您还将通过帮助团队发展必要的技能来支持团队的成长。典型的工作内容包括：
• 定义并实施机器学习项目的整个生命周期——从构思、数据准备、模型工程、评估、部署，到监控和维护。
• 为客户建立和发展机器学习运营框架和标准，并将其集成到他们的基础设施中。
• 与客户合作，指导他们的机器学习之旅，提升他们的技能，确保他们能够在项目结束后接管工作。
• 对客户的云/人工智能环境进行成熟度评估，并建议改进措施。
• 制定机器学习战略蓝图并就技术选项提供建议。
• 将业务需求转化为解决方案，确保遵守组织政策和标准，并在需要时帮助定义新的政策和理念。
• 帮助客户识别机器学习和数据科学项目的风险及缓解措施，包括从本地基础设施过渡到基于云的基础设施（AWS、Azure、GCP）。
• 处理机器学习模型治理主题，包括公平性、透明性、可解释性和问责制。
所需技能和资格
我们寻求热爱机器学习的工程师，渴望构建生产解决方案并为公司的成长做出贡献。您应该能够为客户提供建议并积极参与技术交付。您的技能包括：
• 热衷于解决机器学习问题，具备技术交付和咨询技能的结合。
• 计算机科学、数学、物理、工程或相关STEM领域的高级学位。
• 拥有扎实的经典机器学习和深度学习基础，具备强大的问题解决能力，从统计和传统算法到变换器和最先进的模型。
• 优秀的协作和沟通能力，无论是在团队内部还是与客户之间。
• 对构建人工智能应用感兴趣，例如预测工具、图像识别和基于大型语言模型的聊天机器人和代理。
• 具备使用Python和PyTorch、TensorFlow等库开发机器学习模型和管道的能力，从构思到可扩展环境中的部署。
• 能够在现代框架上设计、部署和维护机器学习解决方案，遵循最佳实践，包括版本控制、测试、机器学习运营、持续集成/持续交付和API设计。
• 在生产环境中具备至少一个主要云平台（AWS、Azure、GCP）的实际经验，并熟悉AWS Sagemaker或Azure机器学习工作室等机器学习平台。
• 对持续学习和技能发展有承诺，并能够促进他人的成长。
福利
以人为本。
我们的组织重视员工的幸福感、工作与生活的平衡以及灵活的工作安排。我们的福利包括：
• 慷慨的年假：5周加上服务满5年后额外的2周假期。
• 灵活的工作安排和混合政策。
• 企业责任日：每年3天用于社会和环境事业。
• 健康基金：支持个人健康活动。
• 职业发展：每季度进行晋升评审，无配额限制。
• 利润分享计划：员工分享公司的成功。 
伦敦