Betriebsingenieur für maschinelles Lernen (ML). in AI DATAVERSE

Wir suchen einen engagierten ML Ops Engineer, der robuste Abläufe für unsere Infrastruktur für maschinelles Lernen aufbaut. Anforderungen: – Nachgewiesene Erfahrung in der Verwaltung von Abläufen und Infrastruktur für maschinelles Lernen; – Umfangreiche Kenntnisse in der Automatisierung von Prozessen in einer technischen Umgebung, insbesondere mit Tools wie GitHub Actions; – Fachkenntnisse in Docker, Kubernetes, CI/CD-Systemen (z. B. Jenkins) und MLOps Tools (DVC, KServe); - Kenntnisse in Python und Vertrautheit mit Frameworks für maschinelles Lernen wie PyTorch oder TensorFlow; - Erfahrung mit Cloud-Diensten und Serververwaltung. Verantwortlichkeiten: - Einrichtung und Verwaltung der Infrastruktur, die für ein effizientes ML-Modelltraining erforderlich ist; - Automatisieren Sie CI/CD-Pipelines (Continuous Integration/Continuous Deployment) und stellen Sie deren Integrität und Verfügbarkeit für Schulungen sicher. - Experimente mit RunPod durchführen; Planen Sie die Integration mit BentoCloud und Oracle Cloud; - Schreiben Sie umfassende Tests, um die Funktionalität und Sicherheit von ML-Modellen und -Infrastrukturen zu validieren. Vertrautheit mit Diffusoren, Transformatoren, VLLM, ONNX, Triton, Torchserve, BentoML; – Kenntnisse in fortschrittlichen Computertechnologien wie SQL, Spark und C++. Warum bei uns mitmachen? – Werden Sie Teil eines Pionierteams, das sich der Neudefinition der virtuellen Begleitung durch fortschrittliche Generative widmet KI;- Arbeiten Sie in einer anregenden Umgebung, die natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision verbindet, um unübertroffene Benutzerinteraktionen zu schaffen;- Nutzen Sie modernste Tools und Technologien, um die nächste Generation von KI-Plattformen aufzubauen.