MLOps Engineer

Про Нас

Заснована у 2018 році, компанія Causaly прискорює набуття знань та розвиток інсайтів у біомедицині. Наша готова до використання генеративна AI платформа для дослідницьких інсайтів і автоматизації знань надає можливість тисячам науковців виявляти докази з мільйонів академічних публікацій, клінічних випробувань, регуляторних документів, патентів та інших джерел даних за лічені хвилини. Ми співпрацюємо з деякими з найбільших фармацевтичних компаній та установ світу щодо різноманітних випадків використання, включаючи відкриття ліків, безпеку та конкурентну розвідку. Докладніше про нашу місію та вплив можна прочитати в нашому блозі.

Нам надають підтримку провідні венчурні капіталісти, такі як ICONIQ, Index Ventures, Pentech та Marathon.

Роль: Інженер MLOps

Інженер MLOps розроблятиме, впроваджуватиме та підтримуватиме інфраструктуру та інструменти, які підтримують наші моделі машинного навчання. Тісно співпрацюючи з дата-сайєнтистами, інженерами та продукт-менеджерами, ви забезпечуватимете безперебійну роботу наших ML робочих процесів, від прийому даних до впровадження моделей.

Обов’язки:

• Розробка, впровадження та підтримка нашої інфраструктури ML, включаючи данні конвеєри, навчання моделей та робочі процеси впровадження.
• Розробка та підтримка інструментів для автоматизації ML робочих процесів, включаючи попередню обробку даних, інженерію ознак та оцінку моделей.
• Співпраця зі стейкхолдерами для оптимізації продуктивності моделей, масштабованості та надійності в виробництві, включаючи моніторинг, логування та усунення несправностей.
• Розробка та підтримка перевірки якості даних та конвеєрів валідації даних.
• Впровадження та підтримка версіонування даних і відстеження походження даних.
• Слідування новітнім розробкам у MLOps та пропонування найкращих практик і нових технологій команді.

Вимоги:

• Ступінь бакалавра або магістра в галузі комп'ютерних наук, інженерії або суміжної сфери.
• Практичний досвід у галузі MLOps, DevOps або суміжній сфері.
• Відмінні навички програмування на Python, досвід роботи з ML-фреймворками.
• Досвід роботи з контейнеризацією.
• Досвід роботи з конвеєрами даних, сховищами даних та процесами ETL.
• Досвід версіонування даних та відстеження походження даних.
• Сильне розуміння впровадження, масштабування та управління моделями ML.
• Відмінні навички вирішення проблем та здатність до усунення складних проблем.
• Сильні комунікаційні та співробітницькі навички, здатність працювати в крос-функціональних командах.
• Досвід роботи з гнучкими методологіями розробки та системами контролю версій, такими як Git.

Бажані кваліфікації: