Software Engineer I, Machine Learning Infrastructure

Optymalizuj swoją karierę z Salesforce - Inżynier Oprogramowania I, Infrastruktura Uczenia Maszynowego

Aby usprawnić proces aplikacji, zaleca się aplikowanie na maksymalnie trzy role w ciągu 12 miesięcy, aby uniknąć powtórzeń.

Kategoria pracy

Inżynieria Oprogramowania

O Salesforce

Witamy w Salesforce, Firmie Klientów. Pionujemy przyszłość biznesu dzięki rozwiązaniom AI, Danych i CRM. Oparte na naszych fundamentalnych wartościach, umożliwiamy firmom z różnych sektorów tworzenie nowych ścieżek i wzmacnianie więzi z klientami. Jako Pionier Salesforce będziesz napędzać swoje osiągnięcia zawodowe i rozwój kariery, przyczyniając się jednocześnie do lepszego świata. Jeśli wierzysz, że biznes może być platformą pozytywnych zmian i wzrostu, jesteś we właściwym miejscu.

O roli

Slack, część Salesforce, poszukuje Inżyniera Infrastruktury Uczenia Maszynowego, który rozwijać będzie solidną platformę do dostarczania nowatorskich doświadczeń AI i uczenia maszynowego. Rola ta obejmuje tworzenie niezawodnej, skalowalnej i efektywnej infrastruktury, wspierającej zarówno podstawowe, jak i konwencjonalne modele uczenia maszynowego. Idealni kandydaci posiadają doświadczenie w operacjach związanych z usługami w chmurze i głębokie zrozumienie wymagań infrastruktury AI/ML.

Kluczowe obowiązki

• Zarządzaj wdrażaniem modeli uczenia maszynowego za pomocą naszego systemu opartego na Kubernetes i AWS Sagemaker oraz narzędzi takich jak Chef i Hashicorp Terraform.
• Optymalizuj modele ML w celu minimalizacji opóźnień i zarządzania skokami ruchu.
• Skonfiguruj bezpieczną infrastrukturę do trenowania modeli generatywnych, chroniąc jednocześnie dane klientów.
• Współpracuj z naszym zespołem wyszukiwania w celu generowania zanurzeń na dużą skalę, poprawiając możliwości wyszukiwania semantycznego.

Preferowane kwalifikacje

• Płynność w językach niemieckim i angielskim.
• 2+ lata doświadczenia w inżynierii oprogramowania.
• Udokumentowane osiągnięcia w budowaniu systemów produkcyjnych ML/AI.
• Ekspertyza w rozwiązywaniu złożonych problemów, wymagająca dogłębnej wiedzy o architekturze firmy.
• Doświadczenie w nowoczesnych metodach tworzenia testów jednostkowych, przeglądach kodu, dokumentacji projektowej, debugowaniu i rozwiązywaniu problemów.
• Efektywne umiejętności pracy zespołowej z ludźmi o różnorodnym pochodzeniu i złożonych projektach.
• Doświadczenie w środowiskach chmurowych, takich jak AWS, Azure i GCP.
• Biegłość w narzędziach operacyjnych i frameworkach, takich jak Terraform, Chef i Kubernetes.
• Praktyczne doświadczenie z frameworkami obsługi modeli ML, takimi jak Kubeflow, MLflow i Sagemaker.
• Biegłość w językach programowania takich jak PHP, Python, Ruby, Go, C, Scala lub Java.
• Doświadczenie z oprogramowaniem do monitorowania, takim jak Grafana, Honeycomb, etc.
• Odpowiedni stopień techniczny.

Dodatkowe punkty

• Silne analityczne i oparte na danych myślenie.
• Doświadczenie w rozwijaniu modeli uczenia maszynowego przy użyciu frameworków takich jak PyTorch, Tensorflow, XGBoost