Здравствуйте, меня зовут Джута, я инженер по машинному обучению в ML6. Я проработал здесь два года, что может не быть вечностью, но этого достаточно, чтобы задаться вопросом, почему я выбираю ML6 день за днем. Первое преимущество работы - это, конечно, вознаграждение, но это еще не все, что я ищу на работе. Вот пять других причин, почему я люблю свою работу.

Интересные и сложные проекты

Миссия ML6 - предоставить ведущим компаниям возможность использовать интеллектуальные технологии. Но вместо того, чтобы говорить о нашем видении, я хотел бы поговорить о своей повседневной работе. С самого начала у меня была возможность поработать над множеством разных интересных проектов: у нас есть проекты продолжительностью более двух лет, а также проекты продолжительностью 3 месяца или даже 2 недели. Я стал настоящим экспертом в последнем. От систем рекомендаций до классификации видео - удивительно, чему можно научиться и чего достичь всего за пару недель, но также приятно завершить более длительный проект и по-настоящему увидеть влияние своей работы на бизнес.

Разрешите представить вам один из моих любимых (несекретных) проектов. В 2018 году я выполнил свой первый проект по обнаружению объектов для Eandis (теперь называется Fluvius), оператора фламандской системы распределения энергии. За пару недель мы создали интерфейс, в который вы могли загрузить изображение вашей газовой установки, и он выводил бы различные компоненты, используемые в вашей установке. Мне очень понравился этот проект, потому что это был комплексный проект с отличными результатами. Мне также понравилась работа по кодированию, объединяющая Python, TensorFlow и Javascript, и, конечно же, не забываю о необходимом клонировании Github.

Еще один проект, которым я горжусь, - это то, что я участник Apache Beam. Вместе с моими коллегами и сотрудниками из Google я работал над портированием Apache Beam на Python 3. Мне понравилось то, что я участвовал в разработке библиотеки с открытым исходным кодом, которую мы также много используем внутри компании, и я многому научился, внося свой вклад в большой код. база, которую я нашел очень сложной.

Автономия

В ML6 вы работаете независимо и отвечаете за свои собственные проекты. Микроменеджмента нет. Я всегда говорю, как мы создаем решение и какая технология или архитектура лучше всего подходят для него. Я также могу проявить инициативу, если хочу участвовать в каком-то проекте. Мне очень нравится эта гибкость и автономность в работе.

Одна вещь, которую вы должны знать, это то, что как инженер машинного обучения в ML6 вы несете ответственность не только за разработку и внедрение моделей машинного обучения, в зависимости от моей роли в проекте я также буду заниматься приемом данных, предварительной обработкой данных, проектированием архитектуры данных и настройкой. масштабируемые развертывания на Google Cloud. Мне и моей команде решать, кто лучше всего подходит для этой работы.

Помимо повседневных задач, я также могу взять на себя некоторые дополнительные обязанности, такие как набор персонала, организация командных мероприятий или ответственность за организацию тренингов. Я решил участвовать в организации командных мероприятий, но об этом позже.

Персональный рост

Я чувствую, что в ML6 большое внимание уделяется вашему внутреннему росту как личности. У меня есть наставник, с которым я могу обсудить свое положение в компании и то, как я хочу расти: какие новые обязанности я хочу взять на себя или как я могу получить дополнительные технические или социальные навыки. Вы можете не только обсудить это со своим наставником, но и мои коллеги также участвуют в том, как я могу расти в своей карьере, предоставляя мне обратную связь и указывая на мои сильные стороны.

Работая над несколькими проектами, я действительно за короткое время научился множеству различных навыков. Со временем это позволило мне определить мою собственную область знаний: компьютерное зрение. Таким образом, я выбрал, над какими проектами я хочу работать и узнать больше, и мы также делимся этими знаниями друг с другом, рассказывая о нашем собственном опыте. Таким образом, я не только узнаю о своей области интересов, проводя исследования для выступления, но и получаю возможность узнать много нового о других интересных темах, которые могут мне понадобиться в один прекрасный день.

Командный дух

Ранее я упоминал, что отвечаю за свои собственные проекты в ML6, но это не означает, что я должен решать свои проблемы в одиночку. Мы разделены на небольшие команды инженеров таким образом, чтобы мы могли легко делиться знаниями о наших проектах и ​​помогать друг другу, когда это необходимо. Поскольку мы стараемся выполнять свою работу в основном из офиса, всегда есть кто-то для быстрого мозгового штурма или полезного разговора.

Помимо небольших команд, мы также еженедельно проводим групповые встречи, на которых мы рассказываем о том, что происходит в компании. Интересно знать, что происходит с коммерческой точки зрения, но это также дает четкое представление о том, кто над чем работает. У нас сильный командный дух, и это создает действительно приятную рабочую среду.

Командные мероприятия

И последнее, но не менее важное: что действительно хорошего в ML6: командные соревнования. Поскольку я являюсь одним из организаторов, я не могу сказать о них ничего плохого: еженедельные спортивные мероприятия, ежемесячные пивные вечера в пабе, командные дни, вечера фильмов, LAN-вечеринки, вечера музеев, мастер-классы по приготовлению хумуса и очистка каналов в Амстердаме. . Я думаю, что каждый может найти в нашей деятельности что-то, что ему нравится. Все они доставляют массу удовольствия, и приятно делиться некоторыми моментами вне работы со своими коллегами и лучше узнавать друг друга.

Хотите присоединиться к нашей замечательной команде? Перейдите на нашу страницу карьеры.

О ML6:

Мы - команда экспертов в области ИИ и самая быстрорастущая компания в области ИИ в Бельгии. Имея офисы в Генте, Амстердаме, Берлине и Лондоне, мы создаем и внедряем системы самообучения в различных секторах, чтобы помочь нашим клиентам работать более эффективно. Мы делаем это, оставаясь на вершине исследований, инноваций и применяя наш опыт на практике. Чтобы узнать больше, посетите www.ml6.eu.