これらのテクノロジー企業はカナダで機械学習エンジニアを雇用しています

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、テクノロジーの世界で急速に重要な要素になりつつあります。 今週発表された世界的な調査の結果では、ほぼ半数の企業が機械学習を業務に導入していることがわかりました。

競争上の優位性を得るために AI に目を向ける組織が増えており、カナダは AI 人材の集中において世界をリードしているため、それらの企業の多くが新規雇用を北に求めているのは驚くべきことではありません。

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オートデスク

SaaS 大手オートデスクは今年、顧客のさまざまな問い合わせに対して生成的な回答を提供することを目的とした、AI 搭載チャットボットである Autodesk Assistant の量産化に注力しています。 オートデスクは、トロントのデジタル エクスペリエンスおよび顧客エンパワーメント データ サイエンス チームに参加してくれる ML 運用エンジニアを探しています。

ML 運用エンジニアは、ML ワークフローとデプロイメントを合理化および自動化するだけでなく、モデル開発、テスト、統合、リリース、インフラストラクチャ管理などの複雑な課題に対処するための ML 機能をデプロイする任務を負います。

応募者は、コンピュータ サイエンス、統計、工学、経済学、または関連分野の学士号または理学修士号を取得していることが期待されますが、オートデスクは従来の ML 以外の背景からの応募者も歓迎します。 この役割には、ソフトウェア エンジニアリング、データ エンジニアリング、または ML エンジニアリングにおける 0 ～ 3 年の関連経験と、Pandas などの Python 機械学習スタックの熟練度が必要です。

オートデスクはさらにいくつかのポジションを募集しており、求人掲示板で見つけることができます。

エレクトロニック・アーツ

ゲーム大手のエレクトロニック・アーツは近年、AIとMLに多額の投資を行っており、同社のCEOは昨年、ゲームがAIの「最大の受益者の1つ」になる準備ができていると述べた。 同社は現在、トロントのデータ分析チームの機械学習エンジニアを募集しています。

この機械学習エンジニアは、ML を使用して、世界規模の生産システムの開発を通じてゲーム内のパーソナライゼーションを実装します。 責任には、MLOps および ML モデル作成のベスト プラクティスを維持することが含まれます。 ML モデルの最適化。 本番環境の ML システムの設計、構築、保守。 チームメンバーと協力して、ML モデルが効率的にデプロイされるようにします。

受験者は、コンピューター サイエンス、データ サイエンス、または関連分野の学士号を取得しているとともに、ML、MLOps の実践、および ML モデルの作成に関する幅広い知識を持っている必要があります。 また、応募者は、ML システムの設計と保守、本番環境に対応した ML モデルの開発の経験があり、AWS SageMaker、GCP Vertex AI、Airflow、Docker などのシステムに精通している必要があります。

エレクトロニック・アーツはさらにいくつかのポジションを募集しており、求人掲示板で見つけることができます。

ベンチ科学

トロントを拠点とする AI および生物医学研究のスタートアップ BenchSci は、プラットフォーム アーキテクチャ チームに加わる機械学習エンジニアを募集しています。 リモートの役割には、救命研究のサポートを目的とした BenchSci の取り組みのためのソリューションを設計するためのスタッフ エンジニアや建築家とのハイレベルなコラボレーションが含まれます。

スタッフの機械学習エンジニアは、さまざまなチームにまたがる ML アーキテクチャを設計し、スケーラブルで堅牢な、運用準備が整ったソリューションの作成を保証します。 また、ML およびデータの技術文書の作成、レビュー、承認を管理して、結果の正確性とパフォーマンスの品質を保証します。 このエンジニアは、プロジェクト提案の技術的な実現可能性と影響を評価することで、BenchSci の ML とデータのロードマップにも貢献します。

応募者は、ML 技術をビジネス課題に適用する際に少なくとも 8 年の専門的経験が必要で、そのうち少なくとも 2 年はスタッフ エンジニア レベルである必要があります。 必須スキルには、自然言語処理と大規模言語モデルに関する強力な専門知識、Python の熟練度、PyTorch の豊富な経験が含まれます。

BenchSci ではさらにいくつかのポジションを募集しており、求人掲示板で見つけることができます。