Lokadにおける機械学習の求人
Machine learning と人工知能は流行語となっています。Lokadは実際、機械学習によって現実世界の意思決定を生み出す主要な欧州企業の1つとして認識されており - supply chain decisions を実現しているため - 応募者が増加しています.
良い知らせです：まだ採用しています！
この投稿では、Lokadで展開される3つの機械学習分野と、私たちとの面接の可能性を最大化し、理想的にはその後採用されるために必要なことを説明します.
面接時にこのブログ投稿を読んだことを言える応募者の皆さん、素晴らしいです。賢い人は好奇心旺盛なものですし、将来の雇用主について少しリサーチする努力をしないのであれば、そもそも機械学習業界には適していないかもしれません.
仕事 1: 予測的ビジネス・モデリング
機械学習を通じて企業のsupply chain performanceを向上させるには、大きな努力が必要です。データは十分に準備されなければなりません。課題の解決策は、クライアント企業のビジョンと戦略と完全に一致している必要があります。サプライチェーンチームには、新しくかつより高度な分析ソリューションを取り入れるよう指導すべきです。計測可能な結果を収集し、これらの結果がトップマネジメントによって検証されることを覚悟しなければなりません。Lokadでは、データモデリングチーム、もしくは単にデータチームがこれらの課題に取り組む責任を担っています.
この特定のポジションでは、提供される機械学習エンジンの強みと限界を理解するだけでなく、実際のサプライチェーンの日々のworkflowsに統合される現実的なセットアップを実装できる、強い分析思考を持つエンジニアを求めています。改善は現実的であり、失敗もまた現実です。面接の際には、当社ウェブサイトで文書化されているLokad製品に対する理解を示すことが推奨されます。さらに、Lokadの技術が実際の供給チェーンの課題にどのように対応できるかを概説できれば、ボーナスポイントとなります.
仕事 2: ビッグデータ基盤の構築
機械学習はデータに大きく依存しています。実際、利用可能なデータが多ければ多いほど、機械学習は効果を発揮します。Lokadは、様々な機械学習要素を支える全てのインフラを設計できる優秀なソフトウェアエンジニアを求めています。全体のデータパイプラインの重要性を過小評価してはいけません。不十分なパイプラインは、データ駆動型取り組みが失敗する主な原因の一つです。インフラは迅速で信頼性があるだけでなく、機械学習アルゴリズム自体の大きな計算要求にも対応できなければなりません.
この職種では、複雑な分散型バックオフィス処理に強い関心を持つソフトウェアエンジニアを求めています。ラディックスツリーのような複雑なアルゴリズムに取り組み、それらを自ら実装することを恐れてはいけません。理想的には、面接において、この種のアルゴリズム処理を理解し実装する能力だけでなく、保守可能で実運用に耐えうるコードを提供できることを示すべきです.
仕事 3: ハードコアな機械学習科学
現代のほとんどの機械学習アルゴリズムは、統計的観点だけでなく、純粋なアルゴリズム的観点からも複雑です。Lokadは、これらの「ハードコアな」機械学習アルゴリズムを実装するために必要なソフトウェア開発スキルを習得する意思のある才能ある数学者を求めています。私たちは、サプライチェーンのニーズに特化して設計された独自のアルゴリズム群を開発しています。open sourceの機械学習ツールキットをただ利用して済ませることはできないと考えてください。私たちのクライアントは、特定のサプライチェーン課題に対応するために設計されたアルゴリズムに決定的に依存しています.
このポジションでは、数値解析と最適化に強い関心を持ち、驚くほど難解な問題に取り組む野心を持つ数学者またはソフトウェア開発者を求めています。一般的な「主流」機械学習とは多少異なる、独自のアルゴリズム群を展開することを恐れてはいけません。理想的には、面接において、なぜLokadが代替的なアプローチを必要としているのかを実証し、場合によっては個人的な洞察を示すことができるはずです.
