Corporate Vice President - Lead MLOps Platform Engineer (SRE)

Lokalizacja: Hybrydowa - 3 dni w tygodniu

W New York Life Insurance Co., wspieramy naszych pracowników bogatym zestawem zasobów i programów zaprojektowanych, aby sprzyjać rozwojowi zawodowemu, osobistemu i profesjonalnemu. Jesteśmy oddani innowacyjności, współpracy i inkluzywności, zapewniając, aby każdy członek zespołu był dumny z bycia częścią naszej społeczności. Dołączając do nas, będziesz na czele integracji interakcji wirtualnych i osobistych, aby podtrzymywać i wzmocnić kulturę naszej firmy.

Jako część bardzo dynamicznego zespołu AI i Danych, będziesz napędzać główne innowacje i strategie myślenia przyszłościowego. Zespół jest zaangażowany w serię przełomowych projektów AI i General AI, wspieranych od pomysłu do wdrożenia przez nasze wszechstronne kierownictwo wykonawcze. Rola ta polega na bliskiej współpracy z różnorodnymi ekspertami, w tym z menedżerami produktów, naukowcami danych, inżynierami MLOps i wieloma innymi, zapewniając wspólny podejście do zaawansowanego rozwoju modeli.

Kluczowe obowiązki

• Budowanie i utrzymywanie zaawansowanych platform wspierających rozwój i wdrażanie rozwiązań AI & Danych.
• Wsparcie w tworzeniu i implementacji efektywnych, bezpiecznych i skalowalnych ścieżek CI/CD.
• Implementacja rozwiązań architektonicznych dla systemów danych/ML, zarówno lokalnych, jak i opartych na chmurze.
• Usprawnianie procesów integracji i wdrażania we współpracy z interesariuszami IT.
• Działać jako ekspert platformy, kształtując projektowanie i implementację rozwiązań.
• Bycie na bieżąco z pojawiającymi się technologiami MLOps i ciągłe udoskonalanie naszych systemów.

Wymagane kwalifikacje

• Ponad 10 lat doświadczenia w branży, w tym przynajmniej 3 lata w roli kierowniczej.
• Głęboka znajomość środowisk chmurowych (AWS), narzędzi natywnych dla chmury i Terraform.
• Zaawansowane umiejętności w zakresie Docker, Kubernetes i Airflow.
• Ekspertyza w CI/CD, najlepszych praktykach DevSecOps i Git.
• Znajomość SQL i doświadczenie z RDBMS.
• Potwierdzone doświadczenie we wspieraniu procesów danych w czasie rzeczywistym i wsadowych.
• Ekspertyza w metodyce zwinnej.
• Zaawansowany stopień w dziedzinie informatyki, inżynierii lub równoważne doświadczenie praktyczne.

Preferowane umiejętności

• Znajomość frameworków ML, takich jak sklearn, TensorFlow i PyTorch.
• Doświadczenie z narzędziami do dużych zbiorów danych, takimi jak Hadoop, Redshift i Snowflake.
• Znajomość architektury i skalowania/ optymalizacji produkcji.
• Doświadczenie w branży ubezpie