मशीन लर्निंग इंजीनियर

जो आपके दायित्व में होगा

• Take speech and language models from evaluation into production, including the serving path and what it costs to run.
• Build evaluation sets that reflect the languages and accents customers actually speak, not the ones a public benchmark ships with.
• Instrument models in production: drift, latency, and the failure cases customers report.
• Work with the platform team on the data path, so that training data stays in the jurisdiction the customer requires.
• Document model behaviour and its limits to a standard a regulator can read.

आप क्या लेकर आते हैं

• You have deployed models to production and maintained them afterwards, not only trained them.
• You are comfortable with PyTorch or an equivalent framework, and with the serving stack around it.
• You understand speech or natural language processing well enough to know where the benchmarks mislead.
• You treat privacy and data residency as engineering constraints rather than as paperwork.
• You work in English. Other languages spoken in the group’s markets are an advantage.

पाँच चरण, और हर चरण पर आपको पता होता है कि आप कहाँ हैं

1. 1आवेदनआप इसी साइट से आवेदन करते हैं। उसे एक व्यक्ति पढ़ता है — पहली छँटाई स्वचालित नहीं है।
2. 2बातचीतनियुक्ति प्रबंधक के साथ काम पर ही केंद्रित एक बातचीत: आपने अब तक क्या चलाया है, और इस पद को वास्तव में किसकी ज़रूरत है।
3. 3कार्य-नमूनावास्तविक प्रणाली से ली गई एक समस्या, एक उचित बैठक भर के दायरे में। उस पर आपसे चर्चा होती है; उसे चुपचाप अंक देकर बंद नहीं किया जाता।
4. 4पैनलआप उन लोगों से मिलते हैं जिनके साथ आपको काम करना होगा, और टीम के बाहर के एक व्यक्ति से भी, जो असुविधाजनक प्रश्न पूछने के लिए ही वहाँ होता है।
5. 5निर्णयहाँ या ना, कारण के साथ। उत्तर दोनों ही स्थितियों में दिया जाता है, और यह भी बता दिया जाता है कि वह कब तक आएगा।