Używamy techniczne pliki cookie i statystyki odwiedzin: Yandex Metrica i zanonimizowany dziennik odwiedzin Zorky. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Ta strona to tylko demo: nazwy firm, linki i osobiste zestawienie ofert otwierają się po rejestracji. Zarejestruj się →
ZorkyZorky
EN|RU|PL|DE|ES|FR|PT
@termdocs
← Wszystkie oferty

[T04] Machine Learning Engineer (ML) - Permanent Role

senior5500 SGD · okres nie podanySingapore, SG1 tydz. temu
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
API DevelopmentLiaising with cross functional teamsCollaborate With EngineersBusiness OptimizationDesignlarge datasetsData WranglingStatistical Analysis SoftwareTask CompletionModel EvaluationModel TrainingEngaging Stakeholders
Szczegóły
Praktyki
Agile, DevOps, DevSecOps, Scrum
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
We are seeking an experienced Senior Data Scientist / Machine Learning Engineer to join our dynamic team. As a Senior Data Scientist / Machine Learning Engineer, you will play a key role in analyzing and presenting data, developing and implementing machine learning models and algorithms to solve complex business problems. Your expertise will contribute to enhancing the delivery service of analytics solutions and products to our customers. Job Responsibilities Data analysis and insights: Perform exploratory data analysis, generate insights, and present findings to stakeholders. Use statistical methods and visualization techniques to communicate complex concepts and patterns effectively. Develop and deploy machine learning models: Design, build, and optimize machine learning models and algorithms to solve specific business problems. Collaborate with cross-functional teams to gather requirements, define objectives, and deploy models into production environments. Model training and evaluation: Train and fine-tune machine learning models using appropriate algorithms and techniques. Evaluate model performance and identify areas for improvement, employing techniques such as cross-validation, hyper parameter optimization, and ensemble methods. Model deployment and integration: Collaborate with software engineers and DevOps teams to deploy machine learning models into production environments. Implement APIs and integrate models with existing systems and applications to enable real-ti
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs