Компания Seldon, основанная в 2014 году, стремится ускорить внедрение машинного обучения для решения самых сложных мировых проблем, повышения эффективности бизнеса и управления рисками. Наша цель - будущее, в котором искусственный интеллект (ИИ) преобразует наши жизни, работу и взаимодействия. Мы стремимся к созданию будущего, где ИИ используется ответственно и этично как корпоративными организациями, так и сообществом с открытым исходным кодом.
Поскольку машинное обучение становится неотъемлемой частью каждого связанного бизнеса, мы ищем талантливых специалистов, которые помогут реализовать нашу миссию, внедряя передовые технологии развертывания машинного обучения и внося значительный вклад в сферу MLOps.
Мы гордимся нашей культурой, созданной нашей страстной и талантливой командой в рамках открытого и совместного подхода. Работая на переднем крае технологий в гибкой среде, Seldon предлагает уникальные возможности для карьерного роста и развития как часть нашей команды, формирующей будущее с помощью MLOps.
Вы будете участвовать в создании нашей платформы MLOps нового поколения, Seldon Core v2, предназначенной для масштабирования с тысячами моделей в производстве и построения ML-инфраструктуры, основанной на данных, с использованием Kafka. Этот захватывающий проект представляет возможность повлиять на многие технические аспекты системы по мере их разработки.
Обязанности:
- Разрабатывать, создавать и расширять платформу Seldon Core v2 MLOps, улучшая надежность, масштабируемость, производительность и функции следующего поколения.
- Участвовать в технических обсуждениях архитектуры системы и компромиссов при выборе решений.
- Управлять внутренней инфраструктурой разработки, демонстрации и тестирования для повышения производительности команды.
- Отвечать на запросы клиентов и интегрировать запрошенные функции в существующую кодовую базу.
- Поддерживать качество кодовой базы, снижать технический долг и обеспечивать стабильность системы путем периодических обновлений, автоматизированных тестов и функциональных CI/CD pipeline.
Необходимые навыки:
- Степень или высшее образование в научной или инженерной области или эквивалентный опыт.
- Опыт проектирования, внедрения и отладки сложных систем от начала до конца.
- Понимание проблем распределенных систем и микросервисной архитектуры.
- Профилирование, выявление и устранение узких мест системы на уровне компонентов и системы в целом.
- 4+ года опыта работы в отрасли с успешным опытом работы в качестве бэкенд-инженера.
- Сильные навыки работы с Golang.
- Опыт создания приложений с использованием Kafka.
- Знание Kubernetes и экосистемы инструментов Cloud Native.
Дополнительные навыки:
- Знание Google Cloud Platform (GCP), AWS или Azure.
- Опыт работы с операторным шаблоном с использованием Kubebuilder или Operator SDK.
- Вклад в проекты с открытым исходным кодом.
- Общее понимание наук о данных и машинного обучения или готовность учиться.
- Знание Python на рабочем уровне.
- MLServer: сервер машинного обучения на основе Python.
- Alibi: инструмент для объяснения моделей черного ящика.
- Alibi-Detect: инструмент для обнаружения выбросов, атак и дрифта.
- LLM-Modules: обслуживание мощных приложений LLM.
Индия (удаленная работа)
- Захватывающая роль с значительным влиянием на наш продукт и рост.
- Позиция с приоритетом на удаленную работу с совместными гибридными командами в Великобритании и США.
- Обязательство к обучению и карьер