Machine Learning Engineer

Alohi SA, mit Hauptsitz in Genf, Schweiz, vereint ein Team von hochqualifizierten Ingenieuren, die sich darauf konzentrieren, modernste Technologien mit ansprechender Benutzererfahrung zu verbinden, um das Leben für Unternehmen und Menschen weltweit zu vereinfachen und zu verbessern. Das Unternehmen bietet Sign.Plus (eine rechtlich bindende elektronische Unterschrift), Fax.Plus (Online-Faxdienste), Dial.Plus (KI-Sprachagent) und Scan.Plus (KI-gestützter mobiler Scanner) Dienstleistungen für über 4.000.000 Kunden weltweit an.

Als Machine Learning Engineer bei Alohi spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen und -Algorithmen für unsere Anwendungen, die Millionen von Nutzern weltweit bedienen. Sie haben die Möglichkeit, mit funktionsübergreifenden Teams zusammenzuarbeiten, um Machine Learning-Modelle zu entwerfen, zu erstellen und zu optimieren. Sie arbeiten eng mit Software-Ingenieuren und Produktmanagern zusammen, um Anforderungen zu verstehen und diese in effiziente und skalierbare Lösungen zu übersetzen. Darüber hinaus sind Sie verantwortlich für die Bewertung und Auswahl geeigneter Machine Learning-Techniken und -Algorithmen zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme.

Verantwortlichkeiten

• Entwurf und Implementierung von Machine Learning-Modellen und -Algorithmen.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Anforderungserhebung und zum Verständnis der Geschäftsbedürfnisse.
• Sammlung, Vorverarbeitung und Analyse großer Datensätze zur Generierung von Erkenntnissen.
• Anwendung statistischer Techniken und Datenvisualisierung zur Interpretation von Modellausgaben.
• Optimierung und Feinabstimmung von Machine Learning-Modellen für bessere Leistung.
• Entwicklung und Pflege von Dokumentationen für Machine Learning-Modelle und -Algorithmen.
• Aktualisierung über die neuesten Fortschritte im Bereich Machine Learning und künstliche Intelligenz.

Anforderungen

• Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich.
• Starke Programmierkenntnisse in Python, einschließlich Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch.
• Versiert in SQL mit der Fähigkeit, komplexe Abfragen zu schreiben und mit Datenbanken zu interagieren.
• Solides Verständnis von Machine Learning-Algorithmen, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen.
• Solides Verständnis von OCR und Bildverarbeitung.
• Erfahrung mit Datenvorverarbeitung, Merkmalsengineering und Datenaufbereitung.
• Kenntnisse in statistischer Analyse und Hypothesentests.
• Exzellente Problemlösungsfähigkeiten und eine „Dinge erledigen“-Einstellung.
• Starke Kommunikations- und Teamfähigkeiten.
• Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten und Projektfristen einzuhalten.
• Ein fortgeschrittener Abschluss in Informatik oder Datenwissenschaft ist von Vorteil.
• Erfahrung mit Big Data-Verarbeitungsframeworks wie Spark oder Hadoop ist von Vorteil.
• Veröffentlichungen oder Beiträge zur Machine Learning-Community sind von Vorteil.
• Kenntnisse in Datenvisualisierungstools wie Matplotlib oder Tableau sind von Vorteil.