MLOps Engineer

Apron была основана командой с обширным опытом создания глобальных финтех-продуктов. Мы заметили значительный пробел в бизнес-платежах, который никто не устранял, - такие платежи, как покупка помидоров, инструментов и чековых лент, которые поддерживают счастье поставщиков и процветание бизнеса. Упрощение этих платежей может сэкономить ценное время каждую неделю для бизнеса, бухгалтеров и бухгалтеров. Эта проблема затрагивает широкий круг предпринимателей, от флористов до финансовых аналитиков, пивоваров до бренд-стратегов. Представьте себе, какие возможности они могли бы получить, освободив это время для инноваций и творчества.

Вот почему мы разработали Apron, мощный инструмент для платежей, который превращает платежный процесс из блокатора бизнеса в ускоритель бизнеса. Apron бесшовно интегрируется в ваш рабочий процесс, объединяя все платежные действия и превращая часы в минуты. Освободите свое время, чтобы планировать будущее, прогуляться или позвонить маме. Мы с гордостью поддержаны Index Ventures и Bessemer Venture Partners.

Мы ставим перед собой задачу создать лидирующий на рынке продукт, который позволяет нашим клиентам загружать счета и квитанции, которые затем автоматически обрабатываются и готовы к оплате. Для достижения этой цели нам необходимо разработать высококачественный, быстрый и всегда доступный сервис распознавания документов.

Мы ищем инженера для создания инфраструктуры для обучения и развертывания этих моделей. Вы будете обеспечивать доступность актуальных данных для обучения моделей, их использования и аналитики. Эта роль включает в себя построение конвейеров данных, проведение проверок качества данных и управление базой данных и инфраструктурой.

Идеальный кандидат должен обладать обширным опытом и глубоким пониманием MLOps и Data Engineering. Он должен уметь определять, какие технологии являются полезными, а какие избыточными, обеспечивая эффективное и простое решение.

• Организация обслуживания моделей для обеспечения высокой производительности при больших нагрузках.
• Настройка мониторинговых панелей и предупреждений.
• Рекомендации по подходящей архитектуре и инструментам, таким как обслуживание моделей на GPU, если это необходимо.
• Внедрение инструментов MLOps для разработки и обслуживания моделей.
• Управление хранением набора данных и моделей, версионирование, воспроизводимое обучение моделей и визуализация метрик моделей.
• Настройка инструментов маркировки документов и переобучение моделей на основе онлайн-обратной связи.
• Обеспечение безопасности данных в сервисах и конвейерах обучения.
• Разработка конвейеров данных и оптимизация инфраструктуры данных для обеспечения доступности данных для обучения моделей, их использования и аналитики.
• Вклад в лучшие практики разработки, включая тестирование в команде.

• 5+ лет опыта в MLOps или связанных с машинным обучением ролях.
• Обширные знания Python и SQL (предпочтительно PostgreSQL).
• Опыт в обслуживании моделей машинного обучения и использовании инструментов MLOps (например, MLflow, DVC).
• Базовые знания алгоритмов машинного обучения, моделей и статистических понятий.
• Опыт работы с облачными платформами (мы используем GCP) и технологиями контейнеризации (например, Docker, Kubernetes).
• Опыт разработки конвейеров данных и управления данными (например, Airflow).
• Знание Kotlin является плюсом, так как наш серверный код, за исключением сервисов ML, написан на этом языке.
• Опыт проведения A/B тестов или использования платформ для A/B тестирования является плюсом.
• Опыт создания инфраструктуры для мониторинга онлайн-метрик является плюсом (например, Kafka, Grafana).

• Конкурентная зарплата и опционные акции
• Полностью оплаченные технические средства
• Медицинская страховка через AXA <