Lead Machine Learning Platform Engineer

Локація: Гілдфорд/Гібрид

Зарплата: залежить від досвіду + надбавки на автомобіль + річний бонус + пільги

Allianz, глобальний лідер в страхуванні в 70 країнах, цінує ваші внески з першого дня. Ми пропонуємо виняткові можливості для навчання та розвитку кар'єри в інклюзивній культурі.

У Allianz Commercial ми є інноваційною командою фахівців з даних, інженерів з даних та аналітиків, які використовують машинне навчання для зростання бізнесу та підвищення якості обслуговування клієнтів. Ми співпрацюємо для розробки передових моделей та алгоритмів машинного навчання, покращуючи наші рішення на основі даних. Щоб покращити наші можливості МН і MLOps, ми шукаємо мотивованого інженера для роботи з платформами, щоб приєднатися до нашої команди з обробки даних.

Як інженер платформи в Allianz Commercial, ви будете співпрацювати з фахівцями з даних та інженерами для надання інфраструктури, операціоналізації моделей машинного навчання та забезпечення їх масштабованості та надійності. Ваша експертиза в DevOps/MLOps та хмарному середовищі Azure буде критичною під час проектування та впровадження енд-то-енд рішень на основі машинного навчання. Тісно співпрацюючи з крос-функціональними командами, ви ідентифікуватимете потреби в інфраструктурі, забезпечуватимете сервіси Azure Cloud, розроблятимете ML-пайплайни та впроваджуватимете моделі в виробниче середовище.

• Співпраця з фахівцями з даних та інженерами для розуміння вимог до машинного навчання та розробки ML-пайплайнів
• Управління виробничими та передвиробничими середовищами на Azure, спільно з ІТ-командами
• Створення, оптимізація та впровадження моделей машинного навчання з використанням сервісів і інструментів Azure ML
• Розробка автоматизованих ML-робочих процесів і впровадження практик CI/CD
• Досвід використання прикладних програм, таких як Streamlit, Dash або Flask, для обслуговування моделей
• Проектування та впровадження DevOps/MLOps-фреймворків для надійного життєвого циклу моделей AI/ML
• Розробка та управління API для обслуговування моделей
• Впровадження систем моніторингу для відстеження продуктивності моделей та забезпечення їх надійності
• Співпраця з ІТ-командами для забезпечення масштабованості та безпеки моделей
• Утримання ML-інфраструктури, включаючи контроль версій та відстеження експериментів
• Забезпечення всебічної валідації та оцінки моделей
• Розгортання та налаштування віртуальних машин, сховищ і мережевих рішень в Azure
• Слідкування за новітніми сервісами Azure Cloud та інструментами MLOps
• Документування процесів ML-інженерії та кращих практик
• Визначення цілей проектів, вимог та метрик успішності з крос-функціональними командами

Ми шукаємо досвідченого інженера платформи з фокусом на розробку та розгортання моделей машинного навчання у виробничих середовищах та практичні зн