Застосування машинного навчання до свіжих продуктів – це свіже!

Agshift наймає інженерів машинного навчання

AgShift має на меті створити кращу, прозорішу та оцифровану систему харчування. Через об’єктив машинного навчання ми пропонуємо так необхідну “цифрову прозорість” для харчової промисловості. Відсутність прозорості та оцифрування призводить до 31% втрат їжі – іншими словами, лише в США щорічно витрачається 133 мільярди фунтів їжі через непослідовність оцінки якості їжі.

На даний момент ми маємо відкриті посади машинобудування. Якщо ви або хтось із ваших знайомих є: Конкурентоспроможними та рішучими допомогти нам вирішити складні глобальні харчові проблеми … будь ласка, не соромтеся звертатися до мене. Люди з досвідом ML будуть віддані перевагу – але ми хотіли б перетворити нещодавніх студентів з певним досвідом ML на досвідчених експертів ML.

Наш офіс зростає та розважається (у нас є тонни свіжих продуктів, які можна з’їсти, навчитися та протестувати!)

Давайте застосуємо технологію там, де це дуже важливо – їжа для роздумів … Давайте поспілкуємось.

Детальніше про роль: Відкриття машинного навчання AgShift

Більше про AgShift: AgShift

Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/applying-machine-learning-fresh-produce-thats-miku-jha/.

Miku Jha люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.