Senior Machine Learning Operations Engineer

О GameChanger

В GameChanger мы увлечены трансформационной силой юношеских спортивных мероприятий, которые способствуют развитию лидерских качеств, командной работы, ответственности и уверенности. Эти важные уроки жизни задают направление нашей молодежи к успешному будущему. Мы понимаем, что движущей силой организованных юношеских спортивных событий являются тренеры, родители и волонтеры. Именно поэтому мы стремимся создать универсальную платформу для захвата и деления ключевыми моментами юношеских спортивных мероприятий, поддерживая семьи в воспитании следующего поколения лидеров через эти мероприятия.

Если вы так же увлечены спортом и его способностью объединять сообщество или если вас волнует разработка инновационных продуктов, рассмотрите возможность присоединения к нам в GameChanger. Как компания с удаленной основой, динамичная и сосредоточенная в Нью-Йорк-Сити, мы занимаемся некоторыми из самых значительных проблем, с которыми сегодня сталкиваются юношеские спортивные события.

Позиция: Старший инженер по операциям с машинным обучением

Мы ищем опытного и амбициозного инженера MLOps для руководства развертыванием моделей компьютерного зрения и машинного обучения. Идеальный кандидат будет обладать практическим опытом в создании инфраструктуры машинного обучения, развертывании моделей компьютерного зрения и управлении жизненным циклом моделей. Владение инструментами MLOps, знакомство с фреймворками машинного обучения вроде PyTorch или TensorFlow и облачными платформами вроде AWS критически важно. Кроме того, опыт мобильного развертывания на платформах iOS и Android будет очень полезен.

Присоединение к нашей команде означает сотрудничество между функциями для превращения решений в жизнь, в основном в баскетболе, бейсболе и софтболе. Эта роль предлагает уникальную возможность работать с высшим руководством и быть ключевым игроком в формировании будущего компьютерного зрения в наших продуктах и инженерных фреймворках.

Ключевые обязанности:

• Проектирование и реализация MLOps-конвейеров для автоматизированного развертывания моделей на iOS, Android и облачных инфраструктурах.
• Управление всем жизненным циклом моделей компьютерного зрения, включая тестирование, интеграцию, выпуск и непрерывный м