Text copied to clipboard!
Наслов
Text copied to clipboard!Инжењер за машинско учење
Опис
Text copied to clipboard!
Тражимо инжењера за машинско учење који ће се придружити нашем динамичном тиму и допринети развоју иновативних решења заснованих на вештачкој интелигенцији. Као инжењер за машинско учење, бићете одговоран за дизајн, имплементацију и оптимизацију алгоритама који омогућавају аутоматско учење и анализу великих скупова података. Рад у тесној сарадњи са тимовима за развој софтвера, науком о подацима и пословним аналитичарима омогућиће вам да примените најсавременије технике и алате у циљу побољшања перформанси производа и услуга. Поред техничких вештина, важна је и способност критичког размишљања, решавања проблема и ефикасне комуникације. Очекује вас рад у иновативном окружењу које подржава континуирано учење и професионални развој.
Одговорности
Text copied to clipboard!- Развој и имплементација алгоритама машинског учења.
- Прикупљање, обрада и анализа великих скупова података.
- Оптимизација модела за побољшање тачности и ефикасности.
- Сарадња са тимовима за развој софтвера и науку о подацима.
- Тестирање и валидација модела машинског учења.
- Документација и презентација резултата пројеката.
- Прати нове трендове и технологије у области машинског учења.
- Обезбеђивање квалитета и поузданости развијених решења.
Захтеви
Text copied to clipboard!- Висока стручна спрема из области рачунарства, електротехнике или сродних области.
- Искуство у програмирању (Python, R, Java или слично).
- Добро познавање алгоритама машинског учења и статистике.
- Искуство са алатима као што су TensorFlow, PyTorch или слични.
- Способност рада са великим скупом података и базама података.
- Добре аналитичке и проблемске вештине.
- Способност тимског рада и ефикасне комуникације.
- Познавање енглеског језика на радном нивоу.
Могућа питања на интервјуу
Text copied to clipboard!- Које алгоритме машинског учења најчешће користите и зашто?
- Како приступате обради и припреми података за моделовање?
- Опишите искуство са алатима као што су TensorFlow или PyTorch.
- Како мерите успех и ефикасност модела машинског учења?
- Како решавате проблеме прекомерног прилагођавања (overfitting)?
- Како пратите нове трендове у области машинског учења?
- Опишите ситуацију када сте морали да оптимизујете модел за боље перформансе.
