Senior ML Ops Engineer / Senior Machine Learning Ops Engineer

W ESL FACEIT GROUP z radością ogłaszamy otwarcie ścieżki kariery dla doświadczonego Starszego Inżyniera ds. ML Ops. Jeśli jesteś osobą, która łączy techniczne zręczności z empatycznym stylem przywództwa, ta rola jest idealna dla Ciebie!

Poszukujemy inżyniera technicznego, który rozumie, że istota inteligencji i doświadczenia to nie tylko umiejętności, ale również życzliwość oraz proaktywne wykorzystanie tych jakości do podnoszenia poziomu tych wokół siebie. Jako nowy członek naszego zespołu ML Ops będziesz odgrywać kluczową rolę w kształtowaniu architektury i praktyk technologicznych rozwijającego się ekosystemu, mającego na celu wspieranie naszych naukowców danych i dostarczanie znaczącej wartości dla naszych zespołów biznesowych.

Przywództwo w Technologii:

• Aktywnie współpracować ze strony interesariuszy, aby zrozumieć wymagania klientów i projektować ukierunkowane rozwiązania, które skutecznie adresują podstawowe potrzeby.
• Przewodzić adopcji naszej platformy danych, efektywnie współpracując z klientami wewnętrznymi.
• Być przykładem w ustalaniu i egzekwowaniu wysokich standardów w dokumentacji, testowaniu, odporności, monitorowaniu i jakości kodu.
• Dążyć do ciągłego ulepszania poprzez usprawnianie kodu, infrastruktury i modeli danych.
• Przewodzić i inspirować członków zespołu, nadzorować sesje projektowe, przeglądy kodu i procesy operacyjne.

Jako Starszy Inżynier:

• Tworzyć trwałe i efektywne rozwiązania, pisząc solidny, ponownie wykorzystywalny i dobrze udokumentowany kod.
• Budować złożone architektury integrujące różne usługi i narzędzia SaaS, z biegłym zrozumieniem środowisk w chmurze (AWS, GCP).
• Optymalizować wydatki na technologię i systematycznie redukować dług technologiczny.

Wcielanie naszych wartości podstawowych:

• Podtrzymywać i ucieleśniać wartości naszej kultury firmowej, tworząc wspierające i wolne od winy środowisko.
• Stosować podejście stawiające ludzi na pierwszym miejscu we wszystkich zadaniach związanych z przywództwem technicznym.

Wgląd architektoniczny: Doświadczenie w kształtowaniu architektury ML Ops, która dostarcza namacalną wartość biznesową, w tym prowadzenie PoC, zarządzanie znaczącymi migracjami danych/kodu i planowanie strategiczne.

Praktyczne umiejętności techniczne: Biegłość w zarządzaniu infrastrukturą dla przepływów pracy ML, łańcuchami danych (zarówno wsadowymi, jak i strumieniowymi) oraz praktykami CI/CD.

Pr