Software Engineer I, Machine Learning Infrastructure

Оптимізуйте свою кар'єру з Salesforce - Інженер-програміст I, Інфраструктура машинного навчання

Щоб покращити свій досвід подачі на роботу, будь ласка, подавайте заявку не більше ніж на три ролі протягом 12 місяців, щоб уникнути дублювання зусиль.

Програмне забезпечення

Ласкаво просимо до Salesforce, компанії для клієнтів. Ми визначаємо майбутнє бізнесу за допомогою рішень AI, даних і CRM. Засновані на наших основних цінностях, ми надаємо можливість бізнесам у всіх галузях прокладати нові шляхи і покращувати взаємини з клієнтами. Як Trailblazer Salesforce, ви будете керувати своєю продуктивністю та кар'єрним зростанням, сприяючи створенню кращого світу. Якщо ви вірите, що бізнес може бути платформою для позитивних змін і зростання, ви у правильному місці.

Slack, частина Salesforce, шукає інженера з інфраструктури машинного навчання, щоб розробляти надійну платформу для надання новітніх AI і машинного навчання. Ця роль включає побудову надійної, масштабованої та ефективної інфраструктури для підтримки як фундаментальних, так і звичайних моделей машинного навчання. Ідеальні кандидати повинні мати досвід в обслуговуванні хмарних сервісів і глибоке розуміння вимог до інфраструктури AI/ML.

Ключові обов'язки

• Керування розгортанням моделей машинного навчання за допомогою нашої системи на базі Kubernetes і AWS Sagemaker, а також таких інструментів, як Chef і Hashicorp Terraform.
• Оптимізація моделей ML для зменшення затримок і керування піковим трафіком.
• Налаштування безпечної інфраструктури для навчання моделей генеративного типу з метою захисту даних клієнтів.
• Співпраця з нашою командою пошуку для створення масштабованих ембеддингів, покращуючи можливості семантичного пошуку.

Бажані кваліфікації

• Володіння німецькою та англійською мовами.
• Більше 2 років досвіду в програмній інженерії.
• Доказовий досвід створення продуктивних ML/AI систем.
• Експертні знання в розв'язанні складних питань, що вимагають глибокого розуміння архітектури компанії.
• Досвід у сучасних методологіях для юніт-тестів, код-рев'ю, проектної документації, налагодження та усунення неполадок.
• Ефективні навички роботи в команді з різними фонами та складними проектами.
• Досвід роботи в хмарних середовищах, таких як AWS, Azure та GCP.
• Впевненость у використанні інструментів та фреймворків для управління, таких як Terraform, Chef, Kubernetes.
• Практичний досвід з фреймворками для розгортання моделей ML, такими як Kubeflow, MLflow, Sagemaker.
• Володіння мовами програмування, такими як PHP, Python, Ruby, Go, C, Scala або Java.
• Досвід роботи з програмним забезпеченням для моніторингу, таким як Grafana, Honeycomb тощо.
• Технічний ступінь, що релевантний до цієї сфери.

Переваги

• Сильний аналітичний і даними-підхід до мислення.