Інженер ML з LLM (директор) @ VirtusLab в VirtusLab

Ми #VLteam – ентузіасти технологій, які постійно прагнуть розвиватися. Колектив – наша основа, тому ми найбільше дбаємо про дружню атмосферу, багато можливостей для саморозвитку та хороші умови праці. Довіра та самостійність — це дві основні якості, які визначають нашу продуктивність. Ми просто віримо в ідею «вимірювання результатів, а не годин». Приєднуйтесь до нас і переконайтеся самі!

Обсяг проекту

Як інженер ML ви зануритесь у різноманітні проекти, застосовуючи свій досвід у Python, Spark і глибокому навчанні, щоб розробляти рішення, які вирішують стратегічні проблеми, оптимізують робочі процеси та розробити загальні рамки, які можна використовувати в усій організації. Ваша робота зменшить складність і підвищить масштабованість нових проектів, сприяючи розвитку культури ефективності та постійного вдосконалення. Ми шукаємо кандидатів із сильним досвідом інженерії даних, зосереджених на конвеєрах машинного навчання та Gen AI, які мають досвід як у постачальниках, так і в рішеннях LLM з відкритим кодом.

Вашими основними обов’язками будуть

• розробка та впровадження загальних бібліотек, інструментів і фреймворків для стандартизації та прискорення процесів розробки майбутніх проектів.
• Діагностика та вирішення технічних проблем у багатьох проектах, забезпечення високоякісних рішень для багаторазового використання.
• Використання Spark і Ray для розпаралелювання обчислень для завдань машинного навчання.
• Тісна співпраця з інженерними групами та командами з обробки даних, надання технічного керівництва для оптимізації щоденної роботи.
• Відстоювання найкращих практик щодо якості коду, безпеки та масштабованості на прикладі.
• Прийняття обґрунтованих рішень для просування бізнесу вперед.

Tech Stack

Python, Spark, Ray, PyTorch, TensorFlow, LLMs (OpenAI GPT, Anthropic, Llama) , Google Cloud, Amazon Web Services, Kubernetes, Airflow, Docker

Завдання проекту

• Впровадження та розгортання моделей ML і автоматизованих конвеєрів.
• Оптимізація всіх етапів інновацій, орієнтованих на дані, включаючи доступ до даних, розробку моделей, виробництво, тестування та моніторинг конвеєрів машинного навчання.
• Розробка та перегляд коду машинного навчання для масштабування та надійності.
• Співпраця з міжфункціональними командами для наскрізного впровадження рішень ML.
• Розробка належної інженерної практики, включаючи проектування та архітектуру багаторазових компонентів у всій організації.
  

Команда

2 незалежні групи по 4-6 інженерів

• Руки- про досвід виробництва конвеєрів машинного навчання, як пакетного процесу, так і як послуги, 8+ років досвіду в цій галузі
• Практичний досвід роботи з моделями LLM, бажано OpenAI і Anthropic, самообслуговування є перевагою
• Досвід роботи з одним із популярних постачальників хмарних технологій
• Досвід роботи з конвеєрами даних на Spark або Ray
• Відмінна практика розробки програмного забезпечення, включаючи вибір найкращих інструмент вирішення проблеми
• Незалежність і здатність визначати та обговорювати вимоги
• Veдобре володіти англійською мовою (C1+) і чітко спілкуватися.

Не хвилюйтеся, якщо ви не відповідаєте всім вимогам. Найважливіше — ваша пристрасть і бажання розвиватися. Крім того, B2B не обов’язково має бути єдиною формою співпраці. Подайте заявку та дізнайтеся!

Ми #VLteam – ентузіасти технологій, які постійно прагнуть розвиватися. Колектив – наша основа, тому ми найбільше дбаємо про дружню атмосферу, багато можливостей для саморозвитку та хороші умови праці. Довіра та самостійність — це дві основні якості, які визначають нашу продуктивність. Ми просто віримо в ідею «вимірювання результатів, а не годин». Приєднуйтесь до нас і переконайтеся самі!

Обсяг проекту

Як інженер ML ви зануритесь у різноманітні проекти, застосовуючи свої Python, Spark і глибокі навчання досвіду для створення рішень, які вирішують стратегічні проблеми, оптимізують робочі процеси та розробляють загальні рамки, які можна використовувати в усій організації. Ваша робота зменшить складність і підвищить масштабованість нових проектів, сприяючи розвитку культури ефективності та постійного вдосконалення. Ми шукаємо кандидатів із сильним досвідом інженерії даних, зосереджених на конвеєрах машинного навчання та Gen AI, які мають досвід як у постачальниках, так і в рішеннях LLM з відкритим кодом.

Вашими основними обов’язками будуть

• Розробка та впровадження загальних бібліотек, інструментів і фреймворків для стандартизації та прискорення процесів розробки майбутніх проектів.
• Діагностика та вирішення технічних проблем у багатьох проектах, забезпечення високоякісних рішень для багаторазового використання.
• Використання Spark і Ray для розпаралелювання обчислень для завдань машинного навчання.
• Тісна співпраця з інженерними групами та командами з обробки даних, надання технічного керівництва для оптимізації щоденної роботи.
• Відстоювання найкращих практик щодо якості коду, безпеки та масштабованості на прикладі.
• Прийняття обґрунтованих рішень для просування бізнесу вперед.


Tech Stack

Python, Spark, Ray, PyTorch, TensorFlow, LLMs (OpenAI GPT, Anthropic, Llama) , Google Cloud, Amazon Web Services, Kubernetes, Airflow, Docker

Завдання проекту

• Впровадження та розгортання моделей ML і автоматизованих конвеєрів.
• Оптимізація всіх етапів інновацій, орієнтованих на дані, включаючи доступ до даних, розробку моделей, виробництво, тестування та моніторинг конвеєрів машинного навчання.
• Розробка та перегляд коду машинного навчання для масштабування та надійності.
• Співпраця з міжфункціональними командами для наскрізного впровадження рішень ML.
• Розробка належної інженерної практики, включаючи проектування та архітектуру багаторазових компонентів у всій організації.
  

Команда

2 незалежні групи по 4-6 інженерів

,[]

Вимоги: Python, MLOps, Machine learning, PyTorch / Tensorflow / DeepLearning, Strategic thinking, Communication, Spark / Ray, Cloud, DevOps, Scala
Додатково: Розбудова технічної спільноти, гнучка гібридна модель роботи, відшкодування домашнього офісу, уроки мови, бали MyBenefit, приватна Healthcare, Stretching, Training Package, Virtusity / in-house training, Free кава, No dress code, Free snacks, Free drinks, Bike parking, Modern office, Dush, Kitchen.