Sr. Ingeniero de Plataforma MLOps

Este es un puesto de hibrido ubicado en nuestras oficinas de Chicago, San Francisco, Los Ángeles (West Hollywood), o Nueva York y requerirá que estés en la oficina los martes y los jueves.

¿Qué es lo interesante de este puesto?

Únete al equipo trabajador de Grindr como un ingeniero práctico sénior de la plataforma MLOps, donde la innovación y excelencia están en el corazón de todo lo que hacemos. ¡Estamos en una misión para redefinir el funcionamiento del Machine Learning (ML) en la industria de las citas y queremos que seas parte de ello!

En este papel crucial, tendrás la oportunidad de construir las herramientas e infraestructura fundamental utilizadas por los ingenieros de ML en Grindr, incluyendo recomendaciones, LLMs, anuncios, búsqueda visual, crecimiento/notificaciones, confianza y seguridad. Nuestro objetivo es asegurarnos que los sistemas de ML sean saludables (calidad de grado de producción) y rápidos (para que los modeladores puedan iterar sobre ellos).

¿Cuál es el trabajo?

Estamos buscando a un ingeniero sénior de la plataforma MLOps para unirse al equipo de IA de Grindr. Los candidatos ideales necesitan tener experiencia en la infraestructura de IA, codificación, plataformas en la nube, contenedores, Kubernetes, formación distribuida en base a GPU y construcción de una tubería de ingeniería de datos para ML.

Visión: Desarrollar y ejecutar una visión estratégica para nuestra plataforma de ML asegurando la escalabilidad, confiabilidad y rendimiento para apoyar a nuestro equipo de IA.

Responsabilidades:

• Habilidades técnicas: Liderar el diseño, implementación y operación de una plataforma de ML sólida y eficiente para permitir la formación, validación, servicio y monitoreo de modelos de ML.
• Apoyar al equipo de ML en la construcción de herramientas de formación a gran escala, gestión de modelos/herramientas de implementación y bibliotecas de modelado
• Construir una plataforma de cálculo de formación que aprovisione cálculo GPU y de clúster, implementación de modelos y Bibliotecas de modelado ML PyTorch proporcionando bloques de construcción de modelos de vanguardia
• Trabajar en estrecha colaboración con los equipos de ingeniería de datos y backend en la creación de tuberías de datos para el equipo de ML.
• El equipo trabaja con Pytorch, Python, MySQL y desarrollo de UI de pila completa, así como interactuando con PostgreSQL, Kafka, AWS (s3, Sagemaker, etc), SnowFLake, Databricks, Git.
• Diseñar y construir componentes principales del ciclo de vida de ML
• Trabajar con el equipo de ML en Grindr para llevar sus modelos a producción, mejorar su productividad y desbloquear las innovaciones de ML
• Asociación: Colaborar estrechamente con otros equipos, incluyendo investigadores de ML, ingenieros de software e ingenieros de datos para definir requisitos y alinear decisiones arquitectónicas y para entender y resolver puntos de dolor de velocidad de desarrollo

Lo que nos encantará de ti

• BS en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, o campo relacionado
• 5+ años de experiencia total como ingeniero de plataforma ML, incluyendo modelos de aprendizaje profundo
• 3+ Experiencia construyendo Infraestructura ML que posibilitó la formación de modelos a gran escala y casos de uso de servicio de alto rendimiento, baja latencia.
• 2+ años de experiencia con la construcción de inferencia de Machine Learning de producción, desarrollo, productización, cuantificación, tuberías de monitoreo.
• 2+ años de experiencia construyendo sistemas de observabilidad de costo/rendimiento de GPU y optimizándolos para costos y velocidad.
• Excelentes habilidades de codificación en Python, Java, bash, SQL y experiencia con el control de versiones Git
• Experiencia con frameworks de formación como PyTorch, aprovechando las GPUs para la formación de modelos distribuidos.
• Experiencia con la orquestación de contenedores Kubernetes, microservicios y plataformas en la nube (AWS, GCP o Azure)
• Entender la ingeniería de datos, la IA y los conceptos de aprendizaje automático
• Sólidos conocimientos de las prácticas de MLOps, CI/CD pipelines e infraestructura como código
• Experiencia con la cuantificación y optimización de modelos ML

Realmente nos encantará si tienes

• Maestría o doctorado en Ciencias de la Computación o campos relacionados
• Experiencia previa en la construcción de infraestructuras para modelos de IA como el motor de recomendación y NLP/ LLMs es preferible
• Experiencia con la inferencia acelerada por GPU usando TensorRT, Ray Serve, o framework similar
• Diseño e implementación de soluciones de procesamiento de datos a gran escala y bibliotecas para el rellenado de características y el procesamiento de datos de última milla
• Excelente comunicación técnica escrita y verbal con la habilidad de presentar información técnica compleja de una manera clara y concisa a una variedad de audiencias.
• Experiencia previa con los servicios de AWS & la plataforma Databricks
• Experiencia previa de la implementación de modelos de ML en dispositivos periféricos