数据机器学习工程师III

ACV的机器学习组织正在寻找一名才华横溢的机器学习工程师III加入我们的ML检查团队。在该角色中，您将推动端到端的计算机视觉解决方案，每年处理数以万计的车辆检查，转化为可靠且可操作的见解，直接减少检查周转时间，提高估值准确性，并扩展检查平台的能力。您将设计和训练损坏检测模型，同时架构需要高吞吐量的容器化微服务基础设施，以确保在真实生产负载下模型的高性能。随着ACV的持续增长，您将直接确保我们的检查能力保持准确、高效且在大规模下具有弹性。此角色超越执行定义的路线图。您将识别机会，从头到尾塑造解决方案，并承担结果责任。您将连接利益相关者需求与技术可行性之间的 dots，带来基于理论和实际约束的建议。当您听到狭窄的问题时，您会思考其所在系统的更广泛的系统，并朝向该方向建设。该角色的核心职责包括：设计和训练高性能的计算机视觉模型用于自动化损坏检测，重点在于精确度、召回率和模型鲁棒性。架构和维护高吞吐量、容器化的微服务基础设施，使用REST/gRPC以确保低延迟性能。与业务利益相关者协作，将复杂的检查需求转化为可扩展的生产级ML解决方案。负责端到端模型生命周期，从实验和设计到部署和在高流量环境中的优化。设计和维护健壮的数据管道使用Kafka以确保高保真度的输入用于模型服务和推理。执行其他指派的任务。

硕士或博士学历（计算机相关领域）或同等工作经验。3年以上计算机视觉经验。精通计算机视觉框架（如PyTorch、OpenCV、TensorFlow）和Python/SQL。有设计和维护视觉数据标注管道和评估框架的经验，用于复杂的真实世界图像数据集。有优化高延迟模型用于实时推断的后端软件工程经验，重点在云（AWS/GCP）中的微服务（docker）和ML模型开发生命周期。有构建和维护流式数据管道（如Kafka）用于实时模型服务的经验。优先条件：了解ML框架和库，如Kubeflow、Databricks、KServe等。有设计评估框架用于复杂视觉数据的经验。

Tribeca Venture Partners是一家专注于人工智能领域的初创企业，致力于通过创新技术解决现实问题。