MLOps Engineer

О нас

Основанная в 2018 году, компания Causaly ускоряет приобретение знаний и разработку инсайтов в биомедицине. Наша производственная генерирующая платформа ИИ для исследований и автоматизации знаний позволяет тысячам ученых находить доказательства из миллионов академических публикаций, клинических испытаний, нормативных документов, патентов и других источников данных за считанные минуты. Мы сотрудничаем с некоторыми из крупнейших биофармацевтических компаний и учреждений по различным направлениям, включая поиск лекарств, безопасность и конкурентную разведку. Подробнее о нашей миссии и влиянии можно прочитать в нашем блоге.

Нас поддерживают ведущие венчурные капиталисты, такие как ICONIQ, Index Ventures, Pentech и Marathon.

Роль MLOps инженера

MLOps инженер будет разрабатывать и поддерживать инфраструктуру и инструменты, которые поддерживают наши модели машинного обучения. Работая в тесном сотрудничестве с дата-сайентистами, инженерами и продуктовой командой, вы обеспечите бесперебойную работу наших ML-решений, от приема данных до развертывания моделей.

Обязанности:

• Разработка, внедрение и поддержка нашей ML-инфраструктуры, включая конвейеры данных, обучение моделей и процессы их развертывания.
• Разработка и поддержка инструментов для автоматизации ML-решений, включая предварительную обработку данных, создание признаков и оценку моделей.
• Сотрудничество с заинтересованными сторонами для оптимизации производительности, масштабируемости и надежности моделей в производстве, включая мониторинг, логирование и устранение неисправностей.
• Разработка и поддержка проверок качества данных и конвейеров проверки данных.
• Внедрение и поддержка версионирования данных и отслеживания родословной данных.
• Следить за последними разработками в области MLOps и рекомендовать команде лучшие практики и новые технологии.

Требования:

• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, инженерии или смежных областях.
• Опыт работы в промышленности в области MLOps, DevOps или смежных областях.
• Отличные навыки программирования на Python, опыт работы с ML-фреймворками.
• Опыт работы с контейнеризацией.
• Опыт работы с конвейерами данных, хранением данных и процессами ETL.
• Опыт работы с версионированием данных и отслеживанием родословной данных.
• Глубокое понимание развертывания, масштабирования и управления ML-моделями.
• Отличные навыки решения проблем, умение отлаживать сложные проблемы.
• Сильные навыки коммуникации и сотрудничества, способность работать в кросс-функциональных командах.
• Опыт работы по методологиям agile и системами контроля версий, такими как Git.

Предпочтительные квалификации:

• Опыт работы с MLOps-платформами, такими как MLflow, TensorFlow Extended (TFX) или Kubeflow.
• Опыт работы с DevOps инструментами, такими как Jenkins, GitLab CI/CD или CircleCI.
• Опыт работы с BigQuery.

Преимущества:

• Конкурентный компенсационный пакет.
• Частная медицинская страховка (предоставляется на основе здоровья без учета медицинской истории).
• Страхование жизни (4 x зарплата).
• Индивидуальный бюджет на обучение/развитие через Learnerbly.
• Индивидуальный бюджет на здоровье и благополучие через Juno.
• 25 дней отпуска плюс государственные праздники и 1 день отпуска на день рождения в год.