Senior Machine Learning Engineer (Python, Spark, MLOPS, Cloud)

Локація: Center 1 (19052), McLean, Вірджинія, Сполучені Штати Америки

Станьте частиною нашої команди в Capital One

Будучи старшим інженером з машинного навчання в Capital One, ви будете частиною Agile-команди, яка займається розробкою та масштабуванням застосувань з машинного навчання. Ви будете брати участь у детальному технічному дизайні, розробці та впровадженні систем машинного навчання, використовуючи як усталені, так і нові технології. Забезпечуйте високу доступність та продуктивність застосувань машинного навчання, навчаючись та застосовуючи найкращі практики машинного навчання.

Ваша роль та обов’язки

Роль інженера з машинного навчання (MLE) об’єднує аспекти операцій, моделювання та інженерії даних. Основні завдання включають:

• Розробка, побудова та впровадження моделей машинного навчання для вирішення реальних бізнес-проблем у співпраці з командами продукту та аналізу даних.
• Прийняття обґрунтованих рішень щодо ML-інфраструктури, враховуючи тип моделі, вибір даних, навчання моделі, налаштування гіперпараметрів та валідацію.
• Розв'язання складних проблем за допомогою коду застосунків, розробки ML-моделей, перевірки та автоматизованого тестування.
• Співпраця з кросфункціональними Agile-командами для розробки та покращення програмного забезпечення для великих даних та ML-застосувань.
• Повторне навчання, обслуговування та моніторинг моделей у виробництві.
• Використання хмарних архітектур для оптимізації моделей ML у масштабі.
• Побудова даних трубопроводів для підтримки моделей ML.
• Прийняття найкращих практик неперервної інтеграції та розгортання, включаючи автоматизацію тестів та моніторинг, для успішного розгортання моделей ML.
• Забезпечення управління кодом, управління ризиками моделей та дотримання найкращих практик у Відповідальному та Пояснювальному AI.
• Використання мов програмування, таких як Python, Scala або Java.

Основні кваліфікації

• Ступінь бакалавра
• Щонайменше 4 роки досвіду програмування на Python, Scala або Java.
• Щонайменше 3 роки досвіду у проектуванні та побудові рішень з високою ємністю даних, використовуючи розподілені обчислення.
• Щонайменше 2 роки досвіду роботи з відомими ML-фреймворками (scikit-learn, PyTorch, Dask, Spark або TensorFlow).
• Щонайменше 1 рік досвіду у виробництві, моніторингу та обслуговуванні моделей.

Переважні кваліфікації

• 1+ рік досвіду у побудові, масштабуванні та оптимізації систем ML.
• 1+ рік досвіду у зборі та підготовці даних для моделей ML.
• 2+ роки досвіду у розробці стійкого та підтримуваного коду.
• Досвід розгортання ML-рішень у публічних хмарних середовищах, таких як AWS, Azure або Google Cloud Platform.
• Ступінь магістра або доктора в галузі інформатики, електротехніки, математики або суміжній галузі.
• 3+ роки досвіду роботи з розподіленими файлов