Dołącz do naszego zespołu jako Inżynier ML Ops w Hubs!

Doceniamy Twoją indywidualność w Hubs

W Hubs wierzymy w upoważnianie Cię do bycia autentycznym sobą. Rozumiemy, że nie każdy spełnia wszystkie kryteria, dlatego zachęcamy do aplikowania nawet jeśli nie spełniasz każdego z wymagań. Jako pracodawca gwarantujący równouprawnienie, jesteśmy zobowiązani do tworzenia zróżnicowanego i inkluzywnego zespołu. Zapraszamy do aplikowania każdego, niezależnie od rasy, koloru, pochodzenia narodowego, orientacji seksualnej, płci, wieku, czy jakiejkolwiek innej tożsamości. Dołącz do nas, żeby uczynić Hubs lepszym i jeszcze bardziej zróżnicowanym.

O Hubs

Hubs, będący częścią rodziny Protolabs, przekształca przemysł produkcyjny. Dajemy inżynierom i projektantom dostęp do ponad 250 sprawdzonych partnerów produkcyjnych na całym świecie. Specjalizując się w druku 3D, obróbce CNC, formowaniu wtryskowym i produkcji z blachy, jesteśmy zaufani przez liderów innowacji takich jak NASA, HP i Audi. Nasze rozwiązania nie tylko rewolucjonizują, ale również dotarły w przestrzeń kosmiczną!

Przegląd roli: Inżynier ML Ops

Będziesz miał kluczowe znaczenie w budowaniu, skalowaniu i doskonaleniu naszych modeli uczenia maszynowego. Skupiając się na infrastrukturze operacji ML, Twoja praca zwiększy efektywność naszego systemu wyceniania poprzez poprawę wydajności, skalowalności i solidnego zarządzania danymi. To stanowisko zachęca do współpracy między różnymi funkcjami, wnosząc mieszankę ekspertyzy technicznej od DevOps, programowania backend, inżynierii danych, po ML i MLOps.

Stos technologiczny: Prefect.io, K8s, Python, AWS, Pytorch, DBT, Datadog

Kluczowe obowiązki

• Rozwój i utrzymanie infrastruktury wspierającej cykl życia modeli ML.
• Wdrażanie złożonych orkiestracji przepływów pracy dla efektywnej automatyzacji danych i potoków ML.
• Poprawa operacji ML przy użyciu usług w chmurze i orkiestracji kontenerów dla wyższej skalowalności i niezawodności.
• Wdrażanie narzędzi monitorujących w celu zapewnienia wydajności modeli i dostępności aplikacji.
• Prowadzenie ciągłych usprawnień w MLOps, opowiadając się za wysokimi standardami w programowaniu, projektowaniu systemów i zarządzaniu danymi.
• Współpraca z naszymi zespołami badawczo-rozwojowymi ML i Inżynierii Danych w celu wsparcia i rozwijania celów projektu.

Czego szukamy

• Doświadczenie w MLOps lub pokrewnym polu z naciskiem na zarządzanie cyklem życia modeli ML.
• Biegło