Building a cross-platform app to be used worldwide
Creating an app for the game
Leading a digital transformation
挖掘实时数据将改变行业的游戏规则
我们的客户怎么想
客户的速度 Toptal 机器学习 Engineers4.4 / 5.0on average across 466 reviews as of Nov 2, 2023
奖状
Tripcents wouldn't exist without Toptal. Toptal Projects使我们能够与产品经理一起快速发展我们的基金会, 带领开发人员, 高级设计师. In just over 60 days we went from concept to Alpha. 其速度、知识、专业知识和灵活性是首屈一指的. Toptal团队是tripcents的一部分,就像tripcents的任何内部团队成员一样. 他们像其他人一样贡献并拥有开发的所有权. We will continue to use Toptal. As a start up, they are our secret weapon.
Toptal understood our project needs immediately. 我们遇到了一位来自阿根廷的杰出自由职业者, 从第一天开始, immersed himself in our industry, blended seamlessly with our team, 理解我们的愿景, and produced top-notch results. Toptal使与高级开发人员和程序员的联系变得非常容易.
我们需要一位能立即开始我们项目的专业工程师. Simanas exceeded our expectations with his work. 不需要采访和追踪专家开发人员是一种非常节省时间的方法,并且让每个人都对我们选择切换平台以使用更健壮的语言感到更舒服. Toptal made the process easy and convenient. Toptal现在是我们寻求专家级帮助的首选之地.
We had a great experience with Toptal. 他们为我们的应用程序找到了完美的开发人员,让整个过程变得非常简单. 它也很容易超出最初的时间框架, 我们可以在整个项目中保持同一个承包商. 我们强烈推荐Toptal,因为它可以快速无缝地找到高素质的人才.
Ryan Morrissey,首席技术官
Applied Business Technologies, LLC
I'm incredibly impressed with Toptal. 我们的开发人员每天都和我交流,他是一个非常强大的程序员. 他是一个真正的专业人士,他的工作非常出色. Toptal 5星.
首席执行官彼得罗·卡索
浪人娱乐有限公司
Working with Toptal has been a great experience. 在使用它们之前, 我花了相当多的时间面试其他自由职业者,但没有找到我需要的. 在与Toptal合作后,他们在几天内就为我找到了合适的开发者. 与我一起工作的开发人员不仅提供高质量的代码, 但他也提出了一些我没有想到的建议. 我很清楚,阿莫里知道自己在做什么. 强烈推荐!
Toptal将我们的项目与最优秀的开发人员快速匹配的能力非常出色. The developers have become part of our team, 我对他们每个人所表现出的敬业精神感到惊讶. 对于那些希望与最好的工程师远程工作的人来说,没有比Toptal更好的了.
劳伦特·阿里,创始人
Livepress
Toptal makes finding qualified engineers a breeze. We needed an experienced ASP.. 网 MVC架构来指导我们的启动应用程序的开发, Toptal在不到一周的时间里为我们找到了三位优秀的候选人. 在做出我们的选择后,工程师立即在线并开始工作. 这比我们自己发现和审查候选人要快得多,也容易得多.
当你雇佣Toptal的机器学习工程师时, you’ll always work with world-class, 定制匹配的机器学习工程师随时准备帮助您实现目标.
How quickly can you hire with Toptal?
一般来说,你可以在大约48小时内雇佣一名Toptal的机器学习工程师. 我们的人才匹配者是他们所匹配的领域的专家,他们不是招聘人员或人力资源代表. They’ll work with you to understand your goals, 技术需求, 我们的团队充满活力,并从我们的全球人才网络中为您匹配理想的候选人.
Once you select your 机器学习 engineer, 你会有一个无风险的试用期,以确保他们是完美的匹配. Our matching process has a 98% trial-to-hire rate, 所以你可以放心,你每次都得到最合适的.
Toptal机器学习工程师的无风险试用期是多长?
我们确保您和您的机器学习工程师之间的每次签约都从长达两周的试用期开始. 这意味着你有时间确认订婚是否成功. If you’re completely satisfied with the results, 我们会给你开时间单的,你愿意多久我们就多久. 如果您不完全满意,我们不会向您收费. 从那里, 我们要么分道扬镳, 或者我们可以为您提供另一位可能更合适的专家,我们将与他开始第二轮谈判, 无风险试用.
So how hard can it be to find an ML engineer? 好吧, 如果你的目标只是找到一个可以在简历上合法列出机器学习的人,这并不难. 但如果目标是找到一个真正掌握其细微差别的ML专家, 权力, 战略应用, then the challenge is most certainly formidable.
您将需要了解您的业务需求以及如何使用ML来实现理想的解决方案. 然后,您将需要创建一个高效的招聘和评估流程,专门针对寻找不仅仅是合格的机器学习工程师, but the right ML engineer for your specific needs. Your first move in this process, 然而, 是继续阅读并了解更多关于这些关键步骤的信息.
理解和理解能力 解决问题 with minimal guidance from the business
Ability to question assumptions
调查思维和数据驱动的论证
你如何确定理想的机器学习工程师类型?
现在您知道了如何从一般的角度来识别一个高质量的ML工程师. 但是机器学习问题可以是多种多样的,所以你需要 identify your specific business needs 以便找到理想的机器学习工程师来解决这些问题. 首先起草一份 “问题的声明” 确定你想要解决的问题,以及机器学习将如何成为解决方案的一部分.
你的问题陈述至少应该包括以下考虑因素:
识别问题
What business cases are you looking to improve?
可以找到一些ML考虑的业务案例 在这里, with additional insights below.
你想找一个长期的还是短期的工作?
您是否有明确定义的需求,或者您正在寻找使用ML来帮助整体业务流程的人?
定义利益相关者
哪些业务领域需要机器学习工程师的专业知识?
谁可以参与ml授权流程的设计/重新设计?
定义技术
您现有的/期望的云/本地平台是什么?
在您的业务中使用哪些编程语言?
What 数据库 do you have or plan to use?
考虑MLOps
What level of automation does the project require?
一旦你在问题陈述中解决了这些问题, 您可以使用以下指南来确定1)您的需求是否最适合初级或高级ML工程师,以及2)您应该优先考虑的特定候选人技能集, based on your specific business cases:
经验水平
初级机器学习工程师 –
这些工程师将能够在数据选择/准备领域做出决定, 模型开发, and technology implementation. 他们还需要从你的数据科学家和DevOps工程师那里获得指导.
预测 -寻找理解时间序列模型的机器学习工程师. 像Prophet或长短期记忆(LSTM)这样的复杂模型提供了良好的性能,但有时会隐藏底层数据的复杂性. To ensure that your data is well-explored, 寻找了解时间序列基础知识的ML工程师, i.e.、季节性、趋势、自回归特性和平稳性.
客户细分 -寻找具有聚类算法知识的机器学习工程师, techniques for defining the number of clusters, and performance of clustering models. A good understanding of business metrics, such as customer satisfaction, 购买历史, 以及客户终身价值, 也很重要.
身份验证,视频监控,和/或自动视频和图像标签 -寻找一个理解许多系统需要检查视频流的机器学习工程师, e.g., to identify intruders on a property, to assist in remote identity verification, 自动按类型对电影和电视节目进行分类, 或者检测参与者. 这些技能依赖于图像分类/分割技术, 哪些通常基于最先进的深度学习架构, so understanding them is essential. 然而, 对于机器学习工程师来说,理解视频流处理的复杂性也很重要, 数据压缩, storage of large unstructured data, and performance of ML models trained on images.
Sound classification and voice generation -寻找一个ML工程师,他了解声音通常使用傅里叶变换来处理,以创建可以以与图像相同的方式处理的时间/频率“图像”. 另外, 合适的候选人还将具备身份验证技能描述中提到的图像分类/分割技能和经验, 以上.
您已经确定了机器学习工程师所需的经验水平和技能. Now it’s time to find that perfect fit. 像大多数招聘启事一样, 每个职位都有类似的/标准的角色和职责. To aid in this piece, consider referencing this ML engineer job posting template. 然后, 确保在问题陈述中包含明确的要求,以帮助候选人在申请前进行自我选择.
机器学习工程师的面试问题有哪些?
尽管面试官和被面试者通常都试图坚持一个基本的脚本, 大多数好的面试会转向对话领域,因为每个回答往往会引发更多意想不到的问题, but related follow-up questions. 也就是说, 有一个你知道你需要回答的问题清单来正确评估你的候选人是很重要的. 考虑使用 这些面试问题 在您的会议期间准备好,以及以下内容:
人工神经网络领域在不断发展,已经提出了许多类型的神经网络, 测试, 并付诸实践. 尽管不同的来源提出了不同的分类法, 在典型的商业应用中,最常见的神经网络类型包括感知器, 前馈神经网络, 卷积神经网络, 和递归神经网络. Perceptrons are useful for creating basic models. 前馈神经网络在各个领域都有应用,其优点是可以使用不同的激活函数. 卷积神经网络广泛应用于图像、视频和声音处理应用. 循环神经网络用于序列处理,尤其是在自然语言处理中. 它们是……的基础 变压器神经网络.
你能说出十大机器学习算法中的几个吗? How familiar are you with each? 请举例说明.
线性回归, 逻辑回归, k - means, 随机森林算法, 支持向量机算法, 决策树, 然而,算法, 朴素贝叶斯算法, gradient and AdaBoost algorithm, dimensionality reduction 算法.
为什么 do companies hire 机器学习 Engineers?
机器学习工程师使用机器学习来改进数据处理和洞察力提取. ML engineers share many responsibilities with 数据科学家; 然而, in addition to building models, 机器学习工程师在生产环境中开发管道并维护模型. 他们的典型工作流程包括以下步骤:
Data collection: optional, can be performed by 数据工程师 or 数据科学家, or can be taken from a ready data set
Exploratory data analysis (EDA)
基础模型构建
最佳模型选择:模型比较,交叉验证,超参数调整
ML管道创建:建立评估指标, 预警方法, and integration with business apps and dashboards
ML管道测试
ML管道部署:docker、Terraform脚本或类似的
性能跟踪和维护:自动再培训, 性能警报, 实验跟踪
模型升级:通常当新的数据类型可用或业务目标被修改时
结论
越来越多地, 机器学习正在为我们的许多日常问题提供解决方案, both personal and 专业. 作为商业领袖, 将机器学习集成到我们工作的尽可能多的方面是不够的, 领先于竞争对手是很有必要的.