Leitender MLOps-Ingenieur in Kultprosvet

Hey! Wir sind Kultprosvet – das Team von Web- und mobilen Softwareentwicklern, die sich um uns kümmern.

Jetzt expandieren wir und begrüßen talentierte Senior MLOps Engineers in unserem Team. Sie sind maßgeblich an der Konzeption, Erstellung und Bereitstellung proprietärer Modelle für maschinelles Lernen beteiligt, um verschiedene Herausforderungen im Gesundheitswesen zu bewältigen. Wir suchen Personen, die sich mit der Erstellung anspruchsvoller ML/Ops-Architekturen auskennen, die komplexe Geschäftsregeln und Arbeitsabläufe berücksichtigen und mit gut gestalteten, leistungsstarken Lösungen zu unserer Mission beitragen.

Anforderungen :

- 6+ Jahre Branchenerfahrung, einschließlich Softwareentwicklung in den Bereichen maschinelles Lernen, Deep Learning, ML-Infrastruktur und Arbeit mit großen Datensätzen und Systemen;

- Erfahrung in der Arbeit mit AWS-Cloud-Computing-Services und der Nutzung ihrer Fähigkeiten für effiziente Machine-Learning-Bereitstellungen;

- Kenntnisse in Python und SQL-Programmiersprachen;

- Kenntnisse in der Restful API-Entwicklung, insbesondere mit Frameworks wie FastAPI;

- Vertrautheit mit Containerisierungstechnologien, einschließlich Docker, Kubernetes oder AWS ECS, um die einfache Bereitstellung und Verwaltung von ML-Anwendungen zu erleichtern;

- Erfahrung mit Datentechnik und Datenpipelines ist ein Muss, da Technologien wie (Airflow, MWAA, Mage, Ray usw.);

- Fähigkeit, verschiedene Optionen für CI/CD, Experimente und Modelltraining auf der AWS-Cloud-Infrastruktur zu navigieren und zu diskutieren;

- Fundiertes Verständnis der durchgängig bereitgestellten maschinellen Lerndienste und Pipelines, einschließlich Tests, Überwachung und Bewältigung von Herausforderungen wie Modelldrift und -abdeckung;

- Vertrautheit mit Versionskontrollsystemen wie Git, um Code-Repositorys effektiv zu verwalten und mit Teammitgliedern zusammenzuarbeiten;

- Fähigkeit zur Implementierung von Terraform- oder Cloudformation-Pipelines und vorherige Erfahrung in der Arbeit mit Infrastructure-as-Code-Tools;

- Erfahrung in der Skalierung und Bereitstellung von Empfehlungssystemen, um deren effizienten Betrieb und Leistung sicherzustellen;

- Mit diesen Qualifikationen sind Sie in der Lage, effektiv zu unserem Team beizutragen und Lösungen für maschinelles Lernen mithilfe von Cloud-Plattformen, Automatisierung und ML/Ops-Best Practices zu entwerfen, bereitzustellen und zu skalieren.

- Hervorragende mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch .

Aufgaben:

- Arbeiten Sie mit Datenwissenschaftlern zusammen, um den Anwendungsfall zu verstehen und ein Bereitstellungssystem zu entwerfen, das am besten zu ihnen passt Modelle für maschinelles Lernen;

- Enge Zusammenarbeit mit der Plattform und den Data Ops-Teams, um kontinuierliche Integrations- und kontinuierliche Bereitstellungsprozesse (CI/CD) für das Team für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen zu etablieren;

- Erwägen Sie Kostenoptimierung und die Implementierung von Automatisierungstechniken, um gegebenenfalls Kosten zu minimieren.

- Bieten Sie Datenwissenschaftlern Schulungen und Mentoring zu Best Practices für die Bereitstellung und Modellschulungstechniken an.

- Entwickeln und pflegen Sie Automatisierung ML-Pipelines für effizientes Modelltraining, Testen und Bereitstellen;

- Zusammenarbeit mit SoftwareRe-Ingenieure und DevOps-Teams sorgen für eine nahtlose Integration von ML-Modellen in Produktionssysteme;

- Vereinfachung von Feature-Engineering-Prozessen, Gewährleistung der Datenkonsistenz während des Modelltrainings und Bereitstellung durch integrierte Feature-Stores;

- Infrastruktur skalieren und bereitstellen, um sowohl Batch- als auch Echtzeit-Inferenzszenarien zu unterstützen;

- Prozesse für wiederkehrende Aufgaben identifizieren, dokumentieren, automatisieren und entwickeln;

- Sie werden an der teilnehmen Engineering Scrum-Zeremonien und ergreifen Sie die Initiative zur Entwicklung der ML/Ops-Produktarchitektur.

Was wir bieten:

- Anspruchsvolle Aufgaben und Projekte zur beruflichen Weiterentwicklung;

- Freundlicher Teamarbeitsplatz und gesundes Umfeld;

- Wettbewerbsfähiges Gehalt;

- Bezahlter Urlaub und Krankheitsurlaub;

- Sozialpaket (inkl. Krankenversicherung usw.).

Standort: Dnipro (Büro oder abgelegen).