Os trabalhos de aprendizado de reforço estão em alta demanda com aprendizado de máquina e aprendizado profundo
Os trabalhos de aprendizado por reforço estão ganhando popularidade como uma técnica de aprendizado de máquina baseada em feedback para executar as ações e observar os resultados. O mercado global de aprendizado por reforço está florescendo com algoritmos de aprendizado profundo e módulos de aprendizado profundo. Assim, existem várias empresas em aprendizado por reforço altamente interessadas em contratar trabalhos de aprendizado por reforço, como engenheiro de aprendizado por reforço. Os trabalhos de aprendizado de reforço são de alta prioridade no mercado global de tecnologia no domínio de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Os candidatos interessados devem procurar as vagas certas de aprendizado de reforço com pacotes salariais lucrativos. Assim, vamos explorar alguns dos dez principais trabalhos de aprendizado por reforço em todo o mundo.
Existem várias vagas de aprendizado por reforço se você verificar sites profissionais como o LinkedIn e muitos outros para se tornar um engenheiro de aprendizado por reforço. O aprendizado profundo e o aprendizado de máquina estão ajudando o governo a obter receita com os trabalhos de aprendizado por reforço de empresas de renome em aprendizado por reforço.
Os dez principais empregos de aprendizado por reforço em abril de 2022
Autor acadêmico freelance – Introdução ao aprendizado por reforço na IU
Localização: Alemanha
Responsabilidades: É necessário criar um livro didático incluindo uma lista de leitura de 130-180 páginas de uma descrição de módulo existente ao criar vários tipos de avaliação.
Qualificações: O autor precisa ter um diploma acadêmico completo, como mestrado e doutorado. em qualquer área técnica com experiência na indústria no desenvolvimento de materiais de curso sobre aprendizagem por reforço.
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Assistente de pesquisa (aprendizagem por reforço) na Universidade Tecnológica de Nanyang, Cingapura
Localização: Cingapura
Responsabilidades: As responsabilidades incluem adquirir conhecimento e compreensão das principais tecnologias em testes de caixa preta e caixa cinza com garantias estatísticas de arquiteturas de aprendizado profundo enquanto implementam os resultados da pesquisa em uma ferramenta e integram com estudos de caso.
Qualificações: O candidato deve ter diploma de bacharel em ciência da computação ou qualquer área técnica com proficiência em programação e outras ferramentas padrão de aprendizado de máquina. É necessário ter experiência prévia em design e implementação em tecnologias de aprendizado por reforço.
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Estagiário de Pesquisa – PNL e aprendizado por reforço profundo na Microsoft
Localização: Washington
Responsabilidades: É necessário contribuir para avanços empolgantes de pesquisa e desenvolvimento enquanto colabora com outros pesquisadores. O dever é apresentar descobertas e contribuir para a comunidade de forma eficiente e eficaz.
Qualificações: O candidato deve ser Ph.D. em aprendizado profundo, PNL e aprendizado por reforço com pelo menos um ano de experiência em Python e bibliotecas de aprendizado profundo. Deve haver uma rica experiência em pesquisa e um forte registro de publicação em importantes conferências como ICLR, ICML, KDD e muitas outras.
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Cientista aplicado, robótica e aprendizado por reforço na Amazon
Localização: Seattle
Responsabilidades: É essencial desenvolver sistemas de percepção e navegação para robôs com foco na resolução de problemas técnicos com as melhores práticas. O cientista aplicado deve identificar e iniciar investigações de novas tecnologias e soluções de protótipo para recursos do produto para a melhor experiência do usuário.
Qualificações: O candidato deve ter um Ph.D. em aprendizado de máquina ou qualquer campo técnico com uma compreensão completa de ambos os sistemas práticos em pesquisa acadêmica.
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Pesquisa de aprendizado de reforço com eficiência de dados de cientistas na Bosch
Localização: Alemanha
Responsabilidades: O cientista de pesquisa deve contribuir para o roteiro de pesquisa para o aprendizado de reforço da vida real com eficiência de dados enquanto coordena com os clientes. É essencial desenvolver e implementar novos métodos de aprendizado por reforço e supervisionar Ph.D. alunos.
Qualificações: Deve haver um excelente Ph.D. em aprendizado de máquina com um forte registro de publicação nas principais conferências de IA e conhecimento suficiente de aprendizado por reforço e código de pesquisa de alta qualidade.
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Cientista pesquisador em aprendizado por reforço na InstaDeep Ltd.
Localização: Londres
Responsabilidades: O cientista de pesquisa deve desenvolver novos algoritmos e ideias de pesquisa de aprendizado profundo e aprendizado por reforço, e preencher a lacuna entre as equipes de pesquisa e engenharia para produtos e soluções InstaDeep. É necessário relatar e apresentar resultados experimentais e resultados de pesquisas ao representar a empresa em eventos.
Qualificações: O candidato deve ter um Ph.D. ou PG em qualquer área científica com experiência em estruturas de aprendizado profundo como Pytorch e Tensorflow com capacidade comprovada de contribuir para comunidades de pesquisa.
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Cientista de pesquisa – Aprendizado por reforço, aprendizado de máquina causal, personalização na Adobe
Localização: Bangalore
Responsabilidades: É necessário desenvolver e liderar várias áreas de pesquisa ao publicar em conferências e revistas de ponta. O cientista deve trabalhar com as equipes de produto para transformar os avanços da pesquisa em recursos impactantes do produto e colaborar com laboratórios acadêmicos.
Qualificações: Deve haver um grau avançado em qualquer área técnica com sete ou mais anos de experiência para cargos seniores. É necessário ter várias publicações em conferências de primeira linha, como ICLR, ICML, KDD, sistemas de recomendação, aprendizado por reforço, análise de dados topológicos e muito mais.
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Engenheiro de aprendizado por reforço na Hertzai
Localização: Chennai
Responsabilidades: n / D
Qualificações: O engenheiro de aprendizado por reforço deve ser recém-formado em ciência da computação ou qualquer outro campo técnico. É necessário ter proficiência em Python, modelos de aprendizado profundo, algoritmos de aprendizado profundo, documentos SOTA DL/ML/RL/, PyTorch, Keras e em breve.
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Especialista em algoritmo de aprendizado por reforço na Aristocrat IT Solutions
Localização: Chennai
Responsabilidades: Os deveres incluem a comunicação para facilitar o progresso científico em diferentes documentações de pesquisa, implementação de pesquisa e trabalho de publicação de pesquisa, enquanto resolve computacionalmente problemas de pesquisa científica e informática.
Qualificações: O candidato deve ter doutorado, mestrado ou bacharelado com um forte domínio de qualquer linguagem de programação e ferramentas de ERP.
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Engenheiro de aprendizado de reforço na ZF Tech Center
Localização: Hyderabad
Responsabilidades: O engenheiro de aprendizado por reforço deve formular inferência causal do mundo real e problemas de projeto experimental com diferentes algoritmos de aprendizado por reforço e conduzir pesquisas de forma independente para a melhor abordagem.
Qualificações: O candidato deve ter um M. Tech ou Ph.D. em um campo técnico de cano com experiência de pesquisa suficiente. Deve haver uma forte proficiência em C++, Python, OpenAI Gym, aprendizado por reforço, bibliotecas, modelagem estatística e depuração de sistemas de software complexos.
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source – www.analyticsinsight.net
