Provation招聘计算机视觉数据科学家（美国）

负责执行端到端的数据科学，从问题框架和数据策略到模型开发、部署和优化。设计、训练和评估机器学习和深度学习模型用于实时和近实时推断。应用技术解决特定领域问题，其中准确性、延迟和鲁棒性是关键。将模糊的领域和业务需求转化为清晰的方法、成功指标和可部署系统。构建可扩展的数据管道和特征工程工作流使用Python或静态编译语言。与工程团队合作，将模型集成到生产系统中，重点是性能、可靠性和操作约束。实施监控、验证和重新训练策略以管理漂移和模型性能。使用统计方法和实验技术评估模型质量，测量影响并指导迭代改进。在治理、隐私和合规要求内工作，确保模型符合组织和监管标准。评估新兴ML技术并应用创新方法以显著改善结果。

持有计算机科学、电子或生物医学工程、统计学等相关领域的硕士学位，专注于机器学习或计算机视觉。具备线性代数、四元数和3D几何的基础知识。具备图像传感器、镜头光学和相机校准过程的操作和细微差别理解。经验生成内在和外在相机矩阵并估计相机位置和姿态。具备在嵌入式系统和服务器上优化算法的经验。至少有三年的数据科学家、机器学习工程师、AI研究工程师或同等职位经验。有从问题定义到生产部署的数据科学项目经验。擅长构建ML模型并处理大规模复杂数据集。能有效与跨职能团队合作并翻译需求为解决方案。能应用高级统计技术揭示模式、趋势和战略洞察。能主动检查模型性能并持续改进。保持对AI、机器学习和数据工程发展动态的关注并寻找引入新方法的机会。

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