Ведущий инженер по машинному обучению, моделирование обучающихся

В компании Instructure мы верим в силу людей расти и добиваться успеха на протяжении всей жизни. Наша цель — усилить эту силу, создавая интуитивно понятные продукты, которые упрощают обучение и личностное развитие, способствуют значимым отношениям и вдохновляют людей идти дальше в образовании и карьере.
Мы делаем это, предоставляя умным, креативным и страстным людям возможности создавать потрясающее. И вот где вы вступаете в игру:

Наша команда искусственного интеллекта — это место, где многое из этого создаётся: применение передовых технологий ИИ к реальным задачам в обучении и превращение исследований в продуктовые возможности, которые ежедневно используют преподаватели и студенты.

Мы ищем старшего инженера по машинному обучению, который будет создавать и поддерживать модели обучающихся, лежащие в основе наших возможностей по оценке мастерства и прогрессу. Вы будете проектировать модели, строить пайплайны для их обучения и оценки, а также отвечать за их качество после запуска в продакшене.

Вы будете сотрудничать с нашими учёными в области обучения, чтобы определить, что именно должны измерять эти модели, а также с командой инфраструктуры по вопросам развертывания и эксплуатации.

Что вам предстоит делать

• Проектировать и создавать модели обучающихся, включая методы отслеживания знаний и продольные подходы, которые обеспечивают функции оценки мастерства и прогресса, доступные обучающимся и преподавателям

• Формировать основу данных для моделирования обучающихся: определять, какие сигналы важны, и создавать наборы данных, от которых зависят ваши модели

• Переводить определения мастерства и прогресса в целевые показатели моделей и критерии оценки, работая с учёными в области обучения и продуктовыми партнёрами

• Разрабатывать методы оценки и скоринга, которые работают с разреженными, шумными и изменяющимися поведенческими данными

• Отвечать за свои модели в продакшене: пайплайны обучения и оценки, тестирование, версионирование и мониторинг качества после запуска

• Чётко объяснять поведение моделей, предположения и ограничения продуктовым, инженерным и учебным партнёрам

Что вам понадобится

• Шесть и более лет опыта в прикладном машинном обучении, инженерии машинного обучения или прикладных исследованиях с ответственностью за модели, внедрённые в реальные продукты

• Глубокие знания как минимум в одной из областей: моделирование последовательностей, латентно-переменные или вероятностные модели, временное моделирование, байесовские методы или калибровка выходных данных моделей, применительно к данным, меняющимся со временем

• Сильные навыки программирования на Python и инженерии продакшена: вы пишете пайплайны для обучения и оценки моделей, и у вас есть опыт выпуска моделей, которые работают по расписанию и предоставляют предсказания реальным пользователям

• Хорошее понимание оценки моделей в аспектах калибровки, неопределённости, стабильности, справедливости, интерпретируемости и стратегии валидации

Будет плюсом, если у вас есть

• Опыт работы с рекомендательными системами, моделированием состояния пользователя или персонализацией в масштабе

• Опыт в области отслеживания знаний, психометрики, образовательных измерений или адаптивных систем обучения

• Опыт объединения структурированных представлений знаний, таких как навыки, стандарты или графы понятий, с моделями обучающихся

• Опыт проектирования экспериментов или наблюдательных стратегий валидации для проверки того, отражает ли модель реальность

Требование к работе в офисе: Для этой роли требуется работать в офисе по вторникам и средам, а также настоятельно рекомендуется присутствие по четвергам в рамках модели личного взаимодействия компании.

Почему стоит присоединиться к нам

Присоединяйтесь к нам и помогайте формировать будущее образования, превращая передовые технологии ИИ в надёжные продуктовые возможности.

В Instructure мы стремимся помочь преподавателям и студентам учиться вместе в любое время, в любом месте и любым удобным способом. Вы станете частью нашей исследовательской команды, которая решает крупнейшие образовательные задачи с помощью передовых технологий.

Мы ценим разнообразие, креативность и страсть, инвестируем в наши команды через наставничество, хакатоны, внутренние конференции и культуру, где инновации процветают. Здесь у вас будет возможность создавать новое поколение функций LMS, которые действительно влияют на студентов и преподавателей, и делать это в сотрудничестве и поддерживающей среде, которая поощряет эксперименты и рост.

Присоединяйтесь к всему классному в Instructure!

Мы предлагаем конкурентоспособные и значимые льготы во всех странах, где работаем. Хотя они различаются в зависимости от местоположения, вот общее представление о том, чего ожидать:

• Конкурентоспособная оплата труда, а также участие всех штатных сотрудников в программе владения акциями — потому что каждый должен иметь долю в нашем успехе.

• Гибкая рабочая культура. Наши удалённые, гибридные и офисные пространства для сотрудничества варьируются в зависимости от роли, команды и местоположения.

• Щедрый отпуск, включая местные праздники и ежегодный период «Dim the Lights» в конце декабря, когда команды поощряются сделать паузу и восстановить силы в зависимости от потребностей департамента.

• Комплексные программы оздоровления и поддержки психического здоровья

• Ресурсы для обучения и развития, включая инструменты профессионального роста и возмещение стоимости обучения, чтобы поддержать ваше развитие

• Технологии и инструменты, необходимые для вашей лучшей работы

• Программа признания сотрудников Motivosity

• Культура, основанная на инклюзивности, поддержке и значимых связях

Мы верим в найм отличных людей и правильное отношение к ним. Чем разнообразнее мы, тем лучше наши идеи и результаты.

Instructure является работодателем с равными возможностями. Мы соблюдаем применимые законы о трудоустройстве и антидискриминации во всех странах, где работаем.

Все сотрудники должны пройти проверку биографии в рамках процесса найма. Для защиты наших команд и систем мы внедрили меры проверки личности. Кандидатов могут попросить подтвердить своё законное имя, текущее физическое местоположение, а также предоставить действующий контактный номер и адрес проживания в соответствии с местными законами о защите данных.

Любая попытка искажения личной или профессиональной информации приведёт к дисквалификации.