Senior Machine Learning Engineer

Gbg
Remote | United Kingdom • Remote • Senior • vor 2 Tagen
Machine Learning Engineer AI Python Software Engineer
Auf einen Blick

Senior Machine Learning Engineer in Remote-Position (UK-basiert) bei GBG für die Entwicklung und Optimierung von Computer Vision Modellen. Die Rolle kombiniert technische Entwicklung mit Mentoring und fokussiert auf Production-grade KI-Systeme.

💰 $85.000–135.000/Jahr 📊 Senior 🕒 Vollzeit 🌍 Remote 🗺️ EMEA
  • Production ML Erfahrung
  • Computer Vision und Deep Learning
  • Supervised und Unsupervised Learning
  • Python-Expertise
Machine Learning Computer Vision MLOps Agile
✅ Geeignet für
  • ML Engineers mit Remote-Vorlieben
  • Senior Techniker mit Computer Vision Background
  • Mentoren für Junior ML Teams
🚫 Weniger geeignet
  • Kandidaten die Vor-Ort-Zusammenarbeit bevorzugen
  • Junior oder Mid-Level Engineers ohne Production Experience
💡 Gut zu wissen
  • Agile-Methoden sind Standard im Team
  • KYC und Dokumentenverifizierung erfordern spezifische Domain-Kenntnisse
  • Mentoring ist integrale Part der Rolle

Über das Unternehmen

GBG entwickelt führende KI-Modelle für Dokumentenverifizierung und biometrische Authentifizierung. Das Team arbeitet an modernsten Computer Vision Technologien für KYC-Lösungen im globalen Maßstab.

Deine Aufgaben

  • Design, Implementierung und Optimierung von State-of-the-Art Machine Learning und Computer Vision Modellen
  • Forschung moderner Architekturen (CNNs, Transformers, Vision-Language Models)
  • Implementierung und Benchmarking von Algorithmen auf großen Datensätzen mit Fokus auf Durchsatz und Genauigkeit
  • Fine-tuning großer Modelle mit effizienten Techniken wie LoRA und QLoRA
  • Analyse von Trainings-, Test- und Produktionsdaten zur Identifikation von Performance-Lücken
  • Mentoring und Unterstützung von Junior CVML Engineers
  • Beitrag zu CI/CD-Pipelines und Produktions-Monitoring

Deine Voraussetzungen

  • Bachelor oder höher in Computer Science, Elektrotechnik oder verwandtem Bereich
  • Starke praktische Erfahrung mit Production Machine Learning Modellen
  • Tiefes Verständnis von Supervised, Unsupervised und Semi-Supervised Learning
  • Expertise in Classification, Regression, Clustering und Anomaly Detection