Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Data & Artificial Intelligence Research Engineer, L4

remoteСкор 55.5/1001нед назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
awserdllmpythonrdss3sqlsqs
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
About the Role Data & AI Research Engineering (DARE) is a uniquely interdisciplinary team working at the intersection of materials science, machine learning, and software engineering. We are responsible for researching, developing, testing, implementing, and maintaining the core materials-aware machine learning functionality that powers the Citrine Platform. We collaborate extensively across the company — other teams rely on us throughout the product lifecycle to translate ideas to math to code and back again. Example projects: Improve and maintain our core Python libraries that enable our users to apply machine learning to solve the world’s most important materials science problems at an industrial scale Collaborate with our Product team to shape the future of our AI capabilities and support our customer’s unique use cases Improve the interpretability of machine learning models and develop tools to communicate that information to users Improve our inverse design capabilities that efficiently explore complex parameter spaces that characterize real-world materials synthesis problems Collaborate with our External Research and Development (ERD) team to write and publish papers related to the work we’re doing Develop new methods to quantify uncertainty in machine learning predictions Responsibilities Writing and maintaining Python ML code Researching, prototyping, and developing new materials-aware ML models and features Collaborating closely with other en
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs