Senior ML ინჟინერი (MSc. ან PhD)
ფრილანსერივეძებთ მანქანური სწავლების (ML) მაღალკვალიფიციურ ექსპერტებს AI სწავლების პროექტში მონაწილეობის მისაღებად. პროექტი მოიცავს მოდელების შემუშავებას, ტრენინგისა და ინფერენსის სისტემებს, რიცხვებით გამოთვლებს (numerical computing), წარმადობის ოპტიმიზაციასა და Python-ით ინტენსიურ მუშაობას.
სამუშაო გულისხმობს ML ინჟინერიასთან დაკავშირებული რთული ამოცანების შექმნას, ამოხსნას, რევიზიასა და ვალიდაციას. ტიპური დავალება მოიცავს მოდელის დაწერას ან მოდიფიკაციას, რეპროდუცირებადი ტრენინგისა და ინფერენსის სამუშაო პროცესის (workflow) აგებას, მეხსიერებისა და გამტარუნარიანობის ოპტიმიზაციას, რიცხვითი ან სისტემური ხარვეზების დიაგნოსტიკასა და შესრულებული სამუშაოს სისწორის გადამოწმებას.
შენიშვნა: ეს არის კოდირებით დატვირთული როლი. კანდიდატებს აუცილებლად უნდა ჰქონდეთ Python-სა და Coding Agent-ებთან (AI კოდინგ-ასისტენტებთან) მუშაობის გამოცდილება.
სამუშაო არეალი და ძირითადი მოვალეობები
- მოდელებისა და ინფრასტრუქტურის შემუშავება: მანქანური სწავლების მოდელების, ტრენინგის პაიპლაინების (pipelines), ინფერენსის სისტემებისა და დამხმარე ინფრასტრუქტურის შექმნა და ვალიდაცია.
- კომპონენტების იმპლემენტაცია: მოდელის კომპონენტების, მონაცემთა პაიპლაინების, შეფასების სისტემებისა და რიცხვითი მეთოდების დანერგვა.
- პროგრამული პროცესების აგება: Python-ისა და ბრძანებათა სტრიქონის (command-line) ინსტრუმენტების გამოყენებით რეპროდუცირებადი პროგრამული სამუშაო პროცესების შექმნა.
მოთხოვნები და საკვალიფიკაციო მოთხოვნები
- განათლება: მაგისტრის (MSc) ან დოქტორის (PhD) ხარისხი კომპიუტერულ მეცნიერებებში, მანქანურ სწავლებაში, ხელოვნურ ინტელექტში, გამოყენებით მათემატიკაში, სტატისტიკაში, ინჟინერიაში ან მომიჯნავე რაოდენობრივ დისციპლინაში.
- პროფესიული გამოცდილება: მყარი პროფესიული ან სამეცნიერო გამოცდილება მანქანური სწავლების (ML) მიმართულებით.
- ტექნიკური უნარები: Python-ისა და Coding Agent-ების (AI ასისტენტების) პრაქტიკული ფლობა.
- პრიორიტეტად ჩაითვლება: მუშაობის გამოცდილება წამყვან ტექნოლოგიურ კომპანიებში, AI ლაბორატორიებში, კვლევით ორგანიზაციებში ან ძლიერ საინჟინრო გარემოში (ასევე განიხილება ღია კოდის ბაზაზე (open-source) ან აკადემიურ სივრცეში მიღებული გამორჩეული გამოცდილება).
შერჩევის ეტაპები და ვადები
- განაცხადის შევსება და საკვალიფიკაციო შეკითხვებზე პასუხი ბმულზე: [ჩასვით განაცხადის ლინკი აქ].
- ავტომატიზებული AI ინტერვიუს გავლის ეტაპი (დაახლოებით 30 წუთი).
- აყვანის მენეჯერის (Hiring Manager) საბოლოო მიმოხილვა.
შენიშვნა: კანდიდატის შერჩევა და ონბორდინგი, როგორც წესი, ხორციელდება განაცხადის შევსებიდან 24–48 საათის განმავლობაში. განაცხადი შეავსეთ ბმულზე:https://short-url.cc/1Hr5r