Text copied to clipboard!
Titel
Text copied to clipboard!Maskinlæring
Beskrivelse
Text copied to clipboard!
Vi søger en dygtig og engageret maskinlæringsspecialist til at styrke vores team. Som maskinlæringsingeniør vil du være ansvarlig for at designe, udvikle og implementere avancerede maskinlæringsmodeller, der kan hjælpe med at løse komplekse problemer og optimere forretningsprocesser. Du vil arbejde tæt sammen med dataforskere, softwareudviklere og forretningsanalytikere for at identificere muligheder for automatisering og forbedring gennem dataanalyse og kunstig intelligens. Dine opgaver vil inkludere dataindsamling, forbehandling, modellering, evaluering og implementering af løsninger, der kan skalere i produktionsmiljøer. Vi forventer, at du holder dig opdateret med de nyeste teknologier og metoder inden for maskinlæring og bidrager til kontinuerlig forbedring af vores systemer. Hvis du brænder for at omsætte data til indsigt og skabe innovative løsninger, er dette en spændende mulighed for dig.
Ansvarsområder
Text copied to clipboard!- Designe og udvikle maskinlæringsmodeller baseret på virksomhedens behov.
- Indsamle, rense og forberede data til analyse og modellering.
- Evaluere og optimere modeller for at sikre høj præcision og effektivitet.
- Implementere maskinlæringsløsninger i produktionsmiljøer.
- Samarbejde med tværfaglige teams for at integrere AI-løsninger i forretningsprocesser.
- Overvåge og vedligeholde eksisterende modeller for at sikre løbende ydeevne.
Krav
Text copied to clipboard!- Solid erfaring med programmering i Python eller R.
- Kendskab til maskinlæringsbiblioteker som TensorFlow, PyTorch eller scikit-learn.
- Stærke analytiske evner og erfaring med dataforberedelse.
- Forståelse for statistiske metoder og algoritmer inden for maskinlæring.
- Erfaring med cloud-platforme som AWS, Azure eller Google Cloud er en fordel.
- Gode kommunikationsfærdigheder og evne til at arbejde i teams.
Mulige interviewspørgsmål
Text copied to clipboard!- Hvilke maskinlæringsprojekter har du tidligere arbejdet på?
- Hvordan håndterer du manglende eller beskadigede data i et datasæt?
- Kan du beskrive forskellen mellem supervised og unsupervised learning?
- Hvordan evaluerer du en maskinlæringsmodels præstation?
- Hvilke værktøjer og teknologier foretrækker du at bruge i dit arbejde?
- Hvordan sikrer du, at dine modeller er skalerbare og robuste?
