Мы используем технические cookie и обезличенный журнал посещений Zorky. Яндекс Метрику (данные хранятся на серверах в РФ) включаем только с вашего согласия. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. Вакансии и страницы компаний открыты всем; ссылки на объявления и личная подборка — после регистрации. Зарегистрироваться →
← Все вакансии

Senior Machine Learning Engineer

SeniorremoteRemote2нед назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
awscloudpythonpytorch
Условия
Занятость
Полная занятость
Опыт
от 5 лет
Образование
Бакалавриат или равноценный опыт
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание

Senior Machine Learning Engineer Location: San Francisco or remote · Full-time

About us

Hum’s mission is to learn how the Earth changes by building a “world model for the entire world”: one that represents the dynamics of Earth processes, forecasts what a place looks like next, and makes that understanding useful. Founded at the University of Waterloo and backed by top investors like HF0, Climactic, Onto Ventures and angels from Firebase and OpenTable, we are a small team working on some of the largest unsolved problems.

The role

As our Senior Machine Learning Engineer, you'll own the software and infrastructure that trains and serves our models, so our research scientists can stay focused on the models themselves. The rest of our engineering team is building the pipelines that ingest petabytes of earth observation and remote sensing data, and an agent that uses that data and our models to answer customer questions. You'll own everything in between, the path from ingested data into training, the systems that run experiments and large-scale training, and the inference path that delivers model outputs to the agent.

You'll work closely with those engineers to fit all the pieces together, and with our AI research scientists to make the models they dream up trainable, measurable, and servable at scale, from the first small experiment through full training runs.

What you'll do

Own the ML platform. Build and run the systems for experiment tracking, distributed training at scale, and

Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Пожаловаться на вакансию
Срочный вопрос? Напишите @termdocs