Inżynier MLOps w Kultprosvet

Hej! Jesteśmy Kultprosvet  — zespołem twórców oprogramowania internetowego i mobilnego, któremu na tym zależy.

Teraz się rozwijamy i witamy utalentowanego starszego inżyniera MLOps, który dołączy do naszego zespołu. Będziesz odgrywać kluczową rolę w projektowaniu, budowaniu i wdrażaniu własnych modeli uczenia maszynowego w celu sprostania różnym wyzwaniom związanym z opieką zdrowotną. Poszukujemy osób biegłych w tworzeniu wyrafinowanych architektur ML/Ops, które uwzględniają złożone reguły biznesowe i przepływy pracy, przyczyniając się do naszej misji dzięki dobrze zaprojektowanym, wydajnym rozwiązaniom.

Wymagania:

• Ponad 6 lat doświadczenia w branży, w tym tworzenia oprogramowania w zakresie uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się, infrastruktury ML oraz pracy z dużymi zbiorami i systemami danych;
• biegłość w chmurze Platformy obliczeniowe AWS, koncentrujące się na wdrażaniu modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się oraz zarządzaniu nimi;
• Doświadczenie w pracy z usługami przetwarzania w chmurze AWS i wykorzystywaniu ich możliwości do wydajnych wdrożeń uczenia maszynowego;
• biegłość w języku Python , języki programowania SQL;
• biegłość w tworzeniu interfejsów API typu Restful, w szczególności z frameworkami takimi jak FastAPI;
• znajomość technologii konteneryzacji, w tym Docker, Kubernetes lub AWS ECS, w celu ułatwienia łatwego wdrażania i zarządzanie aplikacjami ML;
• Doświadczenie w inżynierii danych i Data Pipelines jest niezbędnym elementem technologii takich jak (Airflow, MWAA, Mage, Ray itp.);
• Umiejętność nawigowania i omówić różne opcje CI/CD, eksperymentowania i trenowania modeli w infrastrukturze chmury AWS;
• Dogłębne zrozumienie kompleksowo wdrożonych usług i potoków uczenia maszynowego, w tym testowanie, monitorowanie i rozwiązywanie problemów takich jak model dryf i zasięg;
• Znajomość systemów kontroli wersji, takich jak Git, w celu skutecznego zarządzania repozytoriami kodu i współpracy z członkami zespołu.
• Umiejętność implementowania potoków Terraform lub Cloudformation oraz wcześniejsze doświadczenie w pracy z infrastrukturą- narzędzia as-code;
• Doświadczenie w skalowaniu i wdrażaniu systemów rekomendacji, zapewniając ich efektywne działanie i wydajność;
• Te kwalifikacje pozwolą Ci skutecznie przyczyniać się do naszego zespołu, projektując, wdrażając, i skalowanie rozwiązań uczenia maszynowego z wykorzystaniem platform chmurowych, automatyzacji i najlepszych praktyk ML/Ops;
• Doskonałe umiejętności komunikacji w języku angielskim w mowie i piśmie.

Zadania:< /strong>

• Współpracuj z analitykami danych, aby zrozumieć przypadek użycia i zaprojektować system wdrażania, który najlepiej pasuje do ich modeli uczenia maszynowego.
• Ścisła współpraca z platformą i Data Ops zespołom w celu ustalenia procesów ciągłej integracji i ciągłego wdrażania (CI/CD) dla zespołu zajmującego się analizą danych i uczeniem maszynowym.
• Rozważ optymalizację kosztów i wdrożenie technik automatyzacji, aby w stosownych przypadkach zminimalizować wydatki.
• Zapewniaj badaczom danych szkolenia i opiekę mentorską w zakresie najlepszych praktyk w zakresie wdrażania i technik szkolenia modeli.
• Twórz i utrzymuj zautomatyzowane potoki uczenia maszynowego w celu wydajnego szkolenia, testowania i wdrażania modeli.
• Współpracuj z inżynierami oprogramowania i zespołami DevOps, aby zapewnić bezproblemową integrację modeli uczenia maszynowego z systemami produkcyjnymi.
• Upraszczanie procesów inżynierii funkcji, zapewnianie spójności danych podczas uczenia modeli i udostępnianie za pośrednictwem zintegrowanych magazynów funkcji.
• Skaluj i wdrażaj infrastrukturę, aby obsługiwać scenariusze wnioskowania w trybie wsadowym i w czasie rzeczywistym.
• Identyfikuj, dokumentuj, automatyzuj i konstruuj procesy dla powtarzalnych zadań.
• Ty weźmie udział w ceremoniach inżynieryjnych Scrum i podejmie inicjatywę
• opracowania architektury produktu ML/Ops.

Co oferujemy:

• Zadania wymagające wyzwań i projekty rozwoju zawodowego;
• Przyjazna przestrzeń pracy zespołowej i zdrowe środowisko;
• Konkurencyjne wynagrodzenie;
• Płatne urlopy i zwolnienia lekarskie;
• Pakiet socjalny (w tym ubezpieczenie medyczne itp.).

Lokalizacja: Dniepr (biuro lub oddalone).