Старший/головний системний архітектор ML (TensorFlow + Python) в ИК Актуальная Механика, ООО

Огляд 

Ми шукаємо дуже досвідченого архітектора систем ML для розробки та впровадження масштабованої архітектури виробничого рівня для нашого розв’язувача машинного навчання. Ця роль поєднує дослідницькі прототипи та комерційне розгортання, забезпечуючи надійність, ремонтопридатність і продуктивність у змішаному наборі технологій. 

Обов’язки 

• Розробити платформу Solver ML: 

• Визначити модульність архітектура для попередньої обробки даних, виконання моделі та постобробки. 

• Встановіть чіткі контракти API між службами Python/TensorFlow і C#. 

• Створюйте робочі процеси машинного навчання: 

• Перетворюйте дослідницький код на надійні служби, які можна перевіряти та спостерігати. 

• Запровадити конвеєри CI/CD, автоматизоване тестування та стандарти відтворюваності. 

• Інтеграція та сумісність: 

• Спроектуйте кінцеві точки REST/gRPC для міжмовного спілкування. 

• Забезпечте сумісність із службами C#/.NET. 

• Продуктивність і масштабованість: 

• Оптимізуйте використання GPU/CPU, стратегії пакетування та керування пам’яттю. 

• Плануйте сценарії з кількома моделями та клієнтами. 

• MLOps та керування життєвим циклом: 

• Запровадити версії моделі, реєстри артефактів і робочі процеси розгортання. 

• Налаштування моніторингу, журналювання та попередження для продуктивності розв’язувача. 

• Безпека та відповідність: 

• Застосовуйте найкращі практики для керування секретами, сканування залежностей і безпечного зберігання артефактів. 

Необхідні навички та досвід 

• ML Frameworks: експерт із TensorFlow (TF2/Keras), досвід роботи з ONNX Runtime для висновку. 

• Програмування: Advanced Python для ML; глибоке розуміння упаковки, перевірки типу та профілювання продуктивності. 

• Архітектура: Перевірений досвід проектування масштабованих систем ML для виробництва. 

• API: Досконалість gRPC/Protobuf і REST для міжмовної інтеграції. 

• MLOps: конвеєри CI/CD, контейнеризація (Docker/Kubernetes), реєстри моделей, відтворюваність. 

• Оптимізація продуктивності: прискорення GPU (CUDA/cuDNN), змішана точність, XLA, профілювання. 

• Спостережливість: показники, трасування, структуроване журналювання, інформаційні панелі. 

• Безпека: SBOM, підписування зображень, рольовий доступ, сканування вразливостей. 

Бажані кваліфікації 

• Досвід роботи з ONNX Runtime Training, PyTorch або гібридними архітектурами ML. 

• Знайомство зі стратегіями розподіленого навчання та налаштуваннями кількох GPU. 

• Знання сховищ функцій і платформ перевірки даних. 

• Вплив на регульоване середовище та рамки відповідності. 

Інструменти та технології 

• ML: TensorFlow, ONNX Runtime, tf2onnx. 

• API: FastAPI, gRPC. 

• DevOps: GitLab CI/GitHub Actions, Docker, Kubernetes. 

• Моніторинг: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry. 

• Безпека: HashiCorp Vault, Sigstore. 

Чому приєднуватися до нас? 

• Працюйте над передовими рішеннями ML, інтегрованими в комерційне інженерне програмне забезпечення. 

• Визначте архітектуру, яка масштабується між глобальними розгортаннями. 

• Співпрацюйте з командою експертів із машинного навчання, розробки програмного забезпечення та розробки інтерфейсу користувача. 

Місцезнаходження: віддалено для України або на місці для Великобританії Тип зайнятості: повна зайнятість Рівень: старший/директор 

Оголошення Фрагмент 

Ми наймаємо старшого архітектора систем машинного навчання, щоб керувати розробкою нашого розв’язувача на основі TensorFlow для комерційних програм. Ви визначите масштабовану архітектуру, забезпечите готовність до виробництва та інтегруєте ML зі службами C#. Повинен мати глибокий досвід роботи з TensorFlow, Python і MLOps. Подайте заявку зараз, щоб сформувати майбутнє машинного навчання в інженерному програмному забезпеченні.