Инженер платформы машинного обучения
Мы ищем инженера платформы машинного обучения в команду ML Platform Mollie, которая входит в наш более широкий домен данных. Наша ML-платформа позволяет специалистам по машинному обучению разрабатывать и масштабировать пользовательские ML-решения в масштабах всей компании Mollie, охватывая такие области, как управление рисками и мошенничеством, платежи, взаимодействие с мерчантами, финансовые услуги, выход на рынок и другие.
Как центральная команда, отвечающая за ML-платформу Mollie, мы занимаемся поддержкой и постоянным совершенствованием платформы, гарантируя, что она остается надежной, масштабируемой и подходящей для производственных нагрузок. Мы тесно сотрудничаем с командными доменами для внедрения пользовательских ML-моделей в продукты, устраняя разрыв между исследованиями и реальным влиянием, а также разрабатывая пользовательские GenAI-инструменты и платформы как для внутренних сотрудников, так и для клиентов Mollie.
Это практическая роль, где вы будете проводить большую часть времени, писать код на Python и Terraform вместе с командой опытных инженеров ML-платформы.
Расположенный в лиссабонском хабе Mollie, вы станете частью географически распределенной команды, охватывающей Амстердам и Лиссабон, работая в коллаборативной среде, которая поддерживает как удаленную, так и гибридную формы работы.
Чем вы будете заниматься
В роли инженера ML-платформы вы будете:
- Тесно сотрудничать с инженерами ML-платформы, специалистами по машинному обучению и инженерами из команд Mollie для предоставления масштабируемых ML-решений.
- Развертывать и эксплуатировать ML-модели в производственной среде в партнерстве со специалистами по машинному обучению, устраняя разрыв между экспериментами и реальным влиянием.
- Улучшать и поддерживать нашу облачную ML-платформу на GCP, ежедневно писать производственный код на Python и Terraform.
- Создавать и поддерживать CI/CD конвейеры для обучения ML-моделей и инференса, обеспечивая надежные и автоматизированные рабочие процессы в различных средах.
- Развертывать, управлять и масштабировать конечные точки обслуживания моделей на Kubernetes, обеспечивая низкую задержку и высокую доступность инференса для производственных нагрузок.
- Участвовать в расширении, разработке и хостинге пользовательских и open-source AI-инструментов; позволяя командам быстро создавать и развертывать решения на базе AI.
- Продвигать лучшие практики MLOps, внедряя стандарты версионирования моделей, отслеживания экспериментов, валидации данных и автоматического переобучения.
- Обеспечивать надежность платформы, настраивая наблюдаемость, мониторинг и оповещение как для инфраструктуры, так и для развернутых моделей.
- Поддерживать и улучшать open-source AI-инструменты, размещенные в Mollie (такие как LiteLLM и LibreChat), а также дополнительно поддерживать и расширять наши возможности генеративного AI.
Что вы принесете с собой
- 1+ год опыта развертывания и поддержки ML-моделей в производственной среде.
- Хорошее понимание принципов MLOps, включая вопросы отслеживания экспериментов, воспроизводимости, автоматизации конвейеров, версионирования моделей и мониторинга в производственной среде.
- Сильные практические навыки программирования на Python, со знанием распространенных ML и дата-библиотек, таких как scikit-learn, pandas, NumPy, XGBoost, LightGBM и MLflow.
- Знакомство с основными облачными платформами, предпочтительно GCP.
- Опыт работы с контейнеризацией (Docker), предпочтительно со знанием инструментов оркестрации контейнеров, таких как Kubernetes и Kubeflow.
- Способность к быстрому переключению контекста с пристальным вниманием к деталям, быстрой адаптацией к меняющимся приоритетам.
- Предпочтительно знакомство с инструментами Infrastructure-as-Code (IaC), такими как Terraform.
- Опыт создания и поддержки CI/CD конвейеров для ML-рабочих процессов.
