tuisku 站在通过尖端技术革新废物管理的最前沿。我们对可持续发展和创新的承诺促使我们寻求有才能的人才，为我们创造一个更清洁、更高效的世界的使命做出贡献。
如果您希望推动可持续解决方案并符合上述条件，我们诚邀您申请，请将简历和概述相关经验的求职信发送至 "联系我们 "标签，并在主题栏注明 "人工智能工程师申请"。
地点：巴拉卡尔多 - 可灵活/远程选择职责：TensorFlow/Keras 专业技能：为高级计算机视觉应用组装、开发和实施 TensorFlow/Keras 模型：TensorFlow/Keras专长：为高级计算机视觉应用组装、开发和实施TensorFlow/Keras模型。以图像和.csv表格的形式生成输出，确保与我们的废物分类解决方案无缝集成。大数据实施：在废物管理的背景下，领导实施用于全面数据提取、转换和处理（ETL）的大数据解决方案。精通神经网络：设计并优化多层、深度多层、卷积、递归和 LSTM 神经网络，利用神经网络架构的最新进展，为不断改进我们的垃圾分类技术做出贡献。任职资格：拥有 TensorFlow 和 Keras 的丰富经验，并有成功开发和部署模型的记录。精通大数据技术，包括数据提取、转换和处理（ETL）以及 API 管理。精通各种类型的神经网络，包括多层、深度多层、卷积、递归和 LSTM 网络。熟悉图像处理和结构化输出（如 .csv 表格）的生成。具有扎实的 Python 等语言编程技能，并熟练掌握相关的库和框架。
工作地点：巴拉卡尔多 - 灵活/远程选择技术熟练程度：使用 OpenCV、TensorFlow、Python、Pandas、NumPy、scikit-learn 和 TFlite 开发和实施解决方案。在 datio.com 服务中，利用 Python 和 Pandas 以及 Scala 和 Spark 进行高效的数据提取、转换和处理（ETL）。数据处理和建模：使用 Jupyter Notebook、NumPy、Pandas 和 scikit-learn 分析和处理数据，为废物管理中的高级应用建立和优化机器学习模型。任职资格：精通 OpenCV、TensorFlow、Python、Pandas、NumPy、scikit-learn 和 TFlite，具有使用 Python 和 Pandas 以及 Scala 和 Spark 进行数据提取、转换和处理（ETL）的经验。擅长使用 Jupyter Notebook、NumPy、Pandas 和 scikit-learn 进行数据分析和建模。优先考虑的资格条件：熟悉废物管理或相关行业。具有很强的解决问题的能力，热衷于利用技术提供可持续的解决方案。
创新与影响：为尖端废物管理技术做出贡献，对可持续发展产生直接影响。专业成长：获得持续的学习机会和潜在的职业晋升机会。协作文化：加入一个多元化的协作团队，营造积极的工作环境。灵活性：享受灵活的工作选择，包括远程工作，实现健康的工作与生活平衡。有竞争力的薪酬：获得有竞争力的薪酬和全面的福利。
