Trabajo en aprendizaje automático e infraestructura para la alimentación de Quora.
Como ingeniero de aprendizaje automático, puede trabajar en un espectro completo de tareas que se requieren para construir un sistema de aprendizaje automático de extremo a extremo, como el feed personalizado de Quora o las sugerencias de Preguntas para responder. Algunos ejemplos de proyectos en los que trabajo son:
- Mejora del rendimiento (predictivo y de tiempo de ejecución) de los algoritmos de aprendizaje subyacentes y exploración de diferentes modelos.
- Diseñando nuevas características y probando los modelos recién obtenidos para ver si conducen a mejores resultados
- Creación de canalizaciones de datos para funciones informáticas o para obtener conjuntos de datos
- Diseño de sistemas de producción escalables y confiables (por ejemplo, nuestro sistema de backend C ++ para la clasificación en tiempo real de los feeds de los usuarios)
- Ejecutar y analizar pruebas A / B para comparar diferentes modelos, comprender cómo / por qué difieren los resultados y lograr ganancias significativas
La mayor parte de nuestra pila está en C ++ o Python, y para nuestros algoritmos de aprendizaje utilizamos implementaciones internas o paquetes estándar de aprendizaje automático, dependiendo de los proyectos.
- En los Estados Unidos, ¿es ilegal entrenar redes neuronales usando imágenes con derechos de autor?
- ¿Existe una conexión profunda entre el aprendizaje por propagación hacia atrás y la regla de Hebb?
- Si pronostico grupos en un conjunto de trenes completo y los uso como características categóricas y realizo CV, ¿sería una fuga?
- ¿Existe alguna implementación para un clasificador incremental que pueda ejecutarse en un espacio dinámico de características, lo que significa cuando aparecen nuevas características?
- ¿Hay algún curso sobre blockchain, Python o aprendizaje automático durante un máximo de 6 meses en el extranjero que también pueda conseguirme un trabajo allí?
Una cosa que creo que hace que sea particularmente emocionante trabajar en el aprendizaje automático en Quora es la riqueza de nuestros datos. No se trata de cualquier tipo de conjunto de datos: es contenido escrito por usuarios reales, y se trata de cualquier tema que se te ocurra. Hay texto enriquecido, gráficos de temas, gráficos sociales, interacciones del usuario y mucho más. Esto lleva a una variedad de problemas de aprendizaje automático que los ingenieros de aprendizaje automático deben abordar, incluida la clasificación, las recomendaciones, los algoritmos basados en gráficos, la comprensión del lenguaje natural y otras tareas de modelado o análisis de datos. Hay muchos aspectos del producto que pueden mejorarse aprovechando los algoritmos de aprendizaje automático de nuestros datos, y la empresa se encuentra en una etapa en la que hay suficientes datos para hacer posibles estas mejoras.
Otro gran aspecto de Quora como empresa es cuánto valoramos el aprendizaje. Por ejemplo, tenemos charlas semanales de aprendizaje automático donde discutimos diferentes temas en la investigación de aprendizaje automático y presentamos artículos recientes relevantes.
Si está interesado en abordar los problemas de aprendizaje automático y cree en nuestra misión de compartir y hacer crecer el conocimiento del mundo, ¡debería unirse a nosotros! http://www.quora.com/careers/software_engineer_machine_learning
