AI Engineer

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 1 mois

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟢 Junior

🟡 Intermédiaire

🤖 Ingénieur IA

🚫👨‍🎓 Aucun diplôme requis

👻 Score fantôme 30%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Team Up - We Build Teams

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51 - 200 employés

Fondée en 2021

💼 Conseil

📦 Logistique

📣 Marketing

Consulting • Logistics • Marketing

Team Up est une entreprise innovante spécialisée dans la constitution d'équipes à distance pour les entreprises souhaitant renforcer leur personnel. En fournissant une plateforme de recrutement, des services d'employeur de référence (EOR) et un vivier de talents diversifié comprenant des développeurs, des designers, des experts en marketing et plus encore, Team Up propose une solution complète pour que les entreprises puissent embaucher et gérer efficacement des professionnels à distance. Avec un historique prouvé de fidélisation des clients et des économies substantielles sur les coûts d'embauche, Team Up s'engage à redéfinir l'avenir du travail.

Description

• Design, develop, and deploy machine learning and AI systems for real-world applications • Build and optimize custom AI models for domain-specific tasks • Design and maintain data mining, data preprocessing, and data-labeling pipelines • Work with large datasets, including feature engineering and data preparation • Apply machine learning techniques across areas such as LLMs, NLP, computer vision, or other AI domains • Train, evaluate, optimize, and improve machine learning models • Develop and maintain model deployment and MLOps pipelines • Deploy and serve models using cloud platforms and containerized environments • Use tools such as Docker, Git, and relevant MLOps platforms in collaborative development workflows • Analyze model performance and identify opportunities for improvement • Communicate technical concepts and project progress to non-technical stakeholders

🎯 Exigences

• 2–5 years of hands-on experience building and deploying ML/AI models in production environments • Strong proficiency in Python • Practical experience with PyTorch and/or TensorFlow • Experience designing and architecting custom AI models • Experience with LLMs, NLP, computer vision, or other AI domains • Strong understanding of supervised and unsupervised learning, deep learning architectures, optimization, and evaluation metrics • Experience with data preprocessing, feature engineering, data mining, and data-labeling pipelines • Familiarity with MLOps tools and model deployment platforms such as MLflow, Kubeflow, or SageMaker • Knowledge of cloud platforms and services used for model training and serving, such as AWS Lambda • Experience with Docker and containerized model deployment • Familiarity with Git and collaborative software development practices • Strong analytical and problem-solving skills • Ability to communicate complex technical concepts to non-technical stakeholders • Curiosity-driven mindset and comfort working with ambiguity

🏖️ Avantages

• Remote work arrangement