Senior Engineer, Machine Learning Operations

Job expired!

Станьте частиною інноваційної та співпрацюючої команди, яка підтримує одні з найцікавіших місій у світі. Якщо ви захоплюєтеся розгортанням і підтримкою моделей машинного навчання у виробництві та прагнете вирішувати складні технічні завдання, ми хочемо почути про вас!

Ми шукаємо талановитого та досвідченого Інженера з експлуатації машинного навчання (MLOps), щоб приєднатися до нашої команди. Як інженер MLOps в Qualys, ви гратимете ключову роль у управлінні повним життєвим циклом наших моделей машинного навчання, від розробки до виробництва.

У цій ролі ви тісно співпрацюватимете з аналітиками даних, інженерами програмного забезпечення та іншими зацікавленими сторонами, щоб забезпечити безперебійну інтеграцію рішень машинного навчання в наші продукти та сервіси.

Як старший інженер MLOps, ваші обов'язки включатимуть:

Проектування та впровадження CI/CD конвеєрів для моделей машинного навчання за допомогою інструментів, таких як GitLab CI, GitHub Actions, CircleCI або Airflow.
Розгортання моделей машинного навчання у виробничих середовищах.
Створення систем моніторингу для відстеження продуктивності моделей та дрейфу даних, а також впровадження автоматизованих сповіщень про потенційні проблеми.
Керування та оптимізація інфраструктури, необхідної для роботи моделей машинного навчання, включаючи ресурси хмари, контейнери та інструменти оркестрації.
Впровадження систем контролю версій для моделей машинного навчання та співпраця з аналітиками даних та інженерами для оптимізації процесу розробки та розгортання моделей.
Розробка скриптів автоматизації та інструментів для оптимізації розгортання та масштабування рішень машинного навчання, забезпечуючи високу доступність та надійність.
Впровадження найкращих практик безпеки для систем машинного навчання і забезпечення відповідності нормативам про конфіденційність даних.
Ідентифікація можливостей з оптимізації продуктивності моделей машинного навчання, включаючи налаштування гіперпараметрів, покращення швидкості прогнозування і зменшення споживання ресурсів.
Постійне ознайомлення з останніми досягненнями в галузі MLOps та суміжних технологіях.
Документування процесів та найкращих практик для MLOps у команді.

Щоб досягти успіху в цій ролі, вам необхідно:

Ступінь бакалавра або магістра з комп'ютерних наук, інженерії або суміжної галузі (або еквівалентний досвід).
Доведений досвід роботи в експлуатації машинного навчання, DevOps або інженерії програмного забезпечення.
Глибоке розуміння принципів CI/CD та досвід роботи з інструментами CI/CD.
Володіння мовами програмування, такими як Python, Java або Go.
Досвід роботи з технологіями контейнеризації (Docker, Kubernetes) та інструментами оркестрації.
Досвід роботи з інструментами MLOps (MLflow, Kubeflow, Metaflow) є перевагою.
Знання фреймворків машинного навчання (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)