Machine Learning Software Engineer II

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 3 Monaten

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

⏰ Vollzeit

🟢 Junior

🟡 Mittelstufe

🤖 Machine-Learning-Entwickler

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

Jetzt Bewerben

Ähnliche Remote-Jobs finden

E-Mail-Benachrichtigung für neue Jobs einrichten

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

Lebenslauf hochladen

Cambium Learning Group

WebsiteLinkedInAlle Stellen

501 - 1000 Mitarbeiter

Gegründet 2009

📚 Bildung

🤖 Künstliche Intelligenz

Education • Artificial Intelligence

Die Cambium Learning Group ist ein Unternehmen, das sich darauf konzentriert, essenzielle Bildungslösungen durch eine Familie von Unternehmen bereitzustellen. Sie schaffen Erlebnisse, die darauf ausgelegt sind, Lehrkräften und Schülern zum Erfolg zu verhelfen, indem sie Technologie, einschließlich künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, nutzen. Die Marken der Cambium Learning Group gehören zu den angesehensten im EdTech-Sektor und unterstützen bedeutsame Arbeit und Innovation im Bildungsbereich. Ihr Engagement spiegelt sich in ihrer Hingabe wider, jeden Lernmoment wertvoll und wirkungsvoll zu gestalten.

Beschreibung

• Lead the transition of machine learning models from theoretical prototypes into scalable, high-performance production systems. • Architect and deploy ML solutions utilizing AWS ECS (Elastic Container Service) for containerized workloads and AWS Lambda for serverless, event-driven inference pipelines. • Optimize PyTorch models for production deployment by converting them to ONNX formats. • Apply advanced inference optimization techniques (quantization, pruning, ONNX Runtime) and memory-efficient attention mechanisms like Flash Attention to minimize latency and maximize throughput. • Champion infrastructure best practices for machine learning systems, establishing reliable CI/CD pipelines, and ensuring robust, secure, and reproducible deployments across the AWS ecosystem. • Design, develop, and evaluate algorithms that generate descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive insights from both structured and unstructured data. • Write clean, efficient, and well-tested code. Complete rigorous testing, debugging, and documentation to ensure seamless installation and long-term maintenance. • Actively participate in research discussions, requirements gathering, and system design alongside domain experts to build tailored scoring and ML solutions.

🎯 Anforderungen

• 2–5 years of industry experience in Machine Learning Engineering, Software Engineering, or Data Science, with a proven track record of architecting and deploying models to production. • Deep, hands-on experience with the AWS ecosystem, specifically AWS ECS and Lambda. • Solid understanding of containerization (Docker) and event-driven architectures. • Strong proficiency in modern programming languages used in ML (e.g., Python, C++, Java) and familiarity with industry-standard coding practices. • Hands-on experience with PyTorch and other machine learning libraries (e.g., Scikit-Learn, TensorFlow). • Deep understanding of model optimization pipelines, including PyTorch to ONNX conversions, ONNX Runtime, and scaling attention mechanisms (e.g., Flash Attention). • Experience working with large-scale computing frameworks, data analysis systems, and relational/non-relational databases.

🏖️ Vorteile

• Equal Opportunity Employer • Fostering a culture that celebrates unique backgrounds, ideas, and experiences.