Machine Learning Engineer

О компании LTIMindtree:

LTIMindtree – ведущий мировой поставщик консалтинговых услуг в области технологий и цифровых решений, помогающий бизнесам в различных отраслях переосмысливать свои модели, ускорять инновации и добиваться роста за счет использования цифровых технологий. Мы являемся партнерами по цифровой трансформации для более чем 700 предприятий по всему миру, предлагая экспертизу в области доменов и технологий для достижения превосходного конкурентного различия, клиентского опыта и бизнес-результатов. Наша команда состоит из почти 90,000 квалифицированных профессионалов в более чем 30 странах, объединяя мощные возможности Larsen & Toubro Infotech и Mindtree для решения сложных бизнес-задач и реализации трансформации в масштабе. Узнайте больше о нас на www.ltimindtree.com.

Название должности:

Инженер по Машинному Обучению

Местоположение работы:

Атланта, Джорджия

Описание работы:

Как Инженер по Машинному Обучению, вы будете:

• Использовать системы распределенного обучения для создания масштабируемых конвейеров ML для обучения моделей и развёртывания в сфере ITOT продуктов.
• Проектировать и внедрять решения для оптимизации исполнения распределенного обучения, сосредотачиваясь на оптимизации гиперпараметров модели, времени задержки обучения/выводов и системных узких местах.
• Исследовать и внедрять передовые LLM модели для различных бизнес-задач, включая адаптацию и обслуживание этих моделей.
• Обеспечивать производительность, работоспособность и масштабируемость моделей ML при сохранении высоких стандартов кода и дизайна.
• Оптимизировать интеграцию между широко используемыми библиотеками ML и облачными ML и системами обработки данных.
• Разрабатывать модели и алгоритмы глубокого обучения с оптимальным параллелизмом и производительностью на ЦП и ГП.

Ваш опыт:

Мы ищем кандидатов с:

• Степень магистра или доктора наук в области компьютерных наук, программной инженерии, электротехники или смежных областях.
• 3+ лет отраслевого опыта работы с Python в программно-интенсивной роли.
• 2+ лет опыта в ключевых областях ML, таких как классификация, кластеризация, оптимизация, системы рекомендаций, анализ графов и глубокое обучение.
• 3+ лет опыта работы с распределенными вычислительными фреймворками, такими как Spark и Kubernetes.
• 3+ лет опыта работы с популярными фреймворками ML, включая Spark MLlib, Keras, TensorFlow, PyTorch, и библиотеки, такие как scikit-learn, spaCy, gensim и CoreNLP.
• 3+ лет опыта работы с основными облачными вычислительными сервисами.
• Практический опыт создания и масштабирования приложений генеративного ИИ с использованием фреймворков, таких как Langchain, PGVector, Pinecone и Azure ML.
• Доказанный опыт инноваций в создании продуктов на основе данных.
• Сильные коммуникативные навыки, способность представлять инженерные решения по машинному обучению на внешних форумах и объяснять технические концепции нетехнической аудитории.

Предпочтительные квалификации:

Идеальные кандидаты будут обладать:

• Продвинутым опытом кодирования на Python/PySpark.
• Профессиональными навыками в области контейнеризации.
• Опыт развёртывания моделей в Azure ML.
• Опыт работы в рамках CI/CD.
• Мотивация для улучшения рабочих процессов моделей downstream.