Machine Learning Engineer 3- 7882

Aufgaben:

• Beitrag zu einem Team, das für die Entwicklung und Unterstützung von Optimierungs- und Prognoselösungen für Software zur Bestandsverwaltung, Planung und Kampagnenlieferung verantwortlich ist;
• Anwendung mathematischer Programmierung, einschließlich linearer und gemischter ganzzahliger Programmierung sowie Zerfallstechniken;
• Verwendung von maschinellen Lerntechniken, einschließlich baumbasierter Modelle, linearer und logistischer Regression sowie Zeitreihenmodelle;
• Erstellung von Modellen mit scikit-learn;
• Durchführung statistischer Modellierungen mit Techniken wie linearer und logistischer Regression sowie Clusteranalyse, um die beste Modellierungstechnik für einen bestimmten Datensatz und ein Problem zu bestimmen;
• Programmierung mit Python;
• Codeverwaltung mit Git;
• Durchführung von Zeitreihenprognosen;
• Verwaltung relationaler Datenbanken und Datenanalyse mit SQL;
• Durchführung verteilter Berechnungen mit Spark und TensorFlow;
• Beitrag sowohl zur Softwareentwicklung als auch zur maschinellen Lernseite von Projekten durch Implementierung, Verfeinerung und Validierung von Algorithmen für maschinelles Lernen für Produkte und Anwendungen;
• Umsetzung bestehender Spezifikationen von Designs und Entwicklung von Datenpipelines, die Datenaufnahme, Datenvalidierung, Datenbereinigung und Datenüberwachung umfassen;
• Training von Modellen für maschinelles Lernen, Validierung der Genauigkeit der trainierten Modelle und Bereitstellung validierter Modelle in der Produktion;
• Forschung, Schreiben und Bearbeiten von Dokumentationen und technischen Anforderungen, einschließlich Evaluierungsplänen, Confluence-Seiten, Whitepapers, Präsentationen, Testergebnissen, technischen Handbüchern, formalen Empfehlungen und Berichten;
• Erstellung von Patenten, einschließlich Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und anderem geistigen Eigentum;
• Testen und Bewerten von Lösungen, die von verschiedenen internen und externen Partnern und Anbietern präsentiert werden;
• Abschluss von Fallstudien, Tests und Berichterstattung;
• Entwurf von Konzeptnachweisen und Beitrag zu Studien zur Unterstützung der zukünftigen Produkt- oder Anwendungsentwicklung;
• Zusammenarbeit mit Teams außerhalb der unmittelbaren Arbeitsgruppe;
• Vertretung des Arbeitsteams bei der Bereitstellung von Lösungen für technische Probleme im Zusammenhang mit zugewiesenen Projekten.

Die Position ist für 100% Remote-Arbeit geeignet.

Anforderungen:

• Master-Abschluss oder gleichwertig in Informatik, Ingenieurwesen, Datenwissenschaft, Business Analytics, Statistik oder einem verwandten technischen oder quantitativen Bereich;
• Ein (1) Jahr Erfahrung in der Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens, einschließlich baumbasierter Modelle oder linearer und logistischer Regression;
• Verwendung von scikit-learn oder ähnlichen Paketen zur Erstellung von Modellen;
• Durchführung statistischer Modellierungen mit Techniken, einschließlich Clusteralgorithmen oder linearer und logistischer Regression;
• Programmierung mit Python;
• Codeverwaltung mit Git;
• Davon sechs (6) Monate Erfahrung in der Durchführung von Zeitreihenprognosen;
• Datenanalyse mit SQL;
• Durchführung verteilter Berechnungen mit Spark, TensorFlow oder einem ähnlichen Framework.

Hinweis: Diese Informationen wurden erstellt, um die allgemeine Art und das Niveau der Arbeit anzugeben, die von Mitarbeitern in dieser Rolle ausgeführt wird. Sie sind nicht dazu gedacht, eine umfassende Auflistung aller Aufgaben, Verantwortlichkeiten und Qualifikationen zu enthalten oder interpretiert zu werden.

Fähigkeiten: scikit-learn, TensorFlow, baumbasierte Modelle

Vorteile: Wir glauben, dass Vorteile Sie mit der Unterstützung verbinden sollten, die Sie benötigen, wenn es am wichtigsten ist, und Ihnen helfen sollten, sich um die Menschen zu kümmern, die Ihnen am wichtigsten sind. Deshalb bieten wir eine Vielzahl von Optionen, Expertenrat und jederzeit verfügbare Tools, die personalisiert sind, um den Bedürfnissen Ihrer Realität gerecht zu werden – um Sie physisch, finanziell und emotional durch die großen Meilensteine und im Alltag zu unterstützen. Bitte besuchen Sie die Zusammenfassung der Vorteile auf unserer Karriereseite für weitere Details.

Comcast ist ein Arbeitsplatz mit Chancengleichheit. Wir werden alle qualifizierten Bewerber ohne Rücksicht auf Rasse, Farbe, Religion, Alter, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, nationale Herkunft, Behinderung, Veteranenstatus, genetische Informationen oder aus anderen Gründen, die durch geltendes Recht geschützt sind, in Betracht ziehen.