ML Data Engineer

Команда: ML
Местоположение: Лондон, Великобритания
Тип занятости: Полный день

О НАС

Основанная в США в 2022 году и сейчас базирующаяся в Лондоне, Великобритания, Recraft — это AI-инструмент для профессиональных дизайнеров, иллюстраторов и маркетологов, устанавливающий новый стандарт качества в генерации изображений.

Мы создали инструмент, который позволяет создателям быстро генерировать и итерировать оригинальные изображения, векторную графику, иллюстрации, иконки и 3D-графику с помощью ИИ. Более 3 миллионов пользователей из 200 стран создали сотни миллионов изображений с помощью Recraft, и мы только начинаем.

Присоединяйтесь к миру профессиональных возможностей, развивайте и поддерживайте масштабные проекты и формируйте будущее творчества. Мы стремимся сделать Recraft необходимым ежедневным инструментом для каждого дизайнера и установить отраслевой стандарт. Наша миссия — обеспечить, чтобы создатели могли полностью контролировать свой творческий процесс с помощью ИИ, предоставляя им инновационные инструменты для воплощения идей в реальность.

Если вы увлечены тем, чтобы раздвигать границы возможностей ИИ, мы хотим видеть вас в нашей команде!

ОПИСАНИЕ ВАКАНСИИ

В Recraft мы создаем следующее поколение генеративных моделей для изображений и текста. Мы ищем ML Data Engineer для масштабирования наших конвейеров данных для неструктурированных данных (в основном изображений) и обеспечения быстрых, надежных и повторяемых процессов обучения. Вы будете проектировать и управлять высокопроизводительной загрузкой и предобработкой на Kubernetes, развивать наш внутренний фреймворк конвейеров данных и работать рука об руку с ML-инженерами, чтобы поставлять наборы данных, которые продвигают качество моделей вперед.

ОСНОВНЫЕ ОБЯЗАННОСТИ

• Разрабатывать и поддерживать конвейеры загрузки данных для получения и подготовки масштабных наборов данных с изображениями (и иногда текстом/HTML) из открытых, общедоступных и разрешенных источников.
• Отвечать за сквозной процесс: исходные данные → фильтрация по качеству/эстетике/релевантности → дедупликация/валидация → готовые к обучению артефакты. Управлять и улучшать наш Kubernetes-фреймворк конвейеров данных (распределенные задания, повторные попытки, мониторинг, автоматизация).
• Работать с объектным хранилищем типа S3: эффективная организация, жизненный цикл, пропускная способность и контроль затрат.
• Добавлять инструменты вокруг конвейеров (визуализация прогресса/состояния, метрики, оповещения) для наблюдаемости и более быстрой итерации.
• Тесно сотрудничать с ML-инженерами для согласования наборов данных с потребностями обучения и ускорения экспериментов.

ТРЕБОВАНИЯ

Обязательные

• Сильные базовые знания Python; вы пишете чистый, поддерживаемый, готовый к продакшену код.
• Практический опыт работы с Kubernetes (контейнеры, задания, пакетная/распределенная обработка).
• Доказанный опыт работы с неструктурированными данными, особенно с изображениями (загрузка, фильтрация, преобразование в масштабе).
• Опыт разработки инструментов загрузки или парсинга данных из общедоступных источников, включая корректную обработку реальных проблем надежности и сбоев.
• Уверенное владение S3/объектными хранилищами и эффективная и безопасная передача больших объемов данных.
• Прагматичный, ориентированный на детали подход и мышление владельца; вам нравится делать системы надежными и быстрыми.

Желательные

• Знакомство с ML-процессами (PyTorch) и аспектами последующего обучения.
• Опыт в оценке качества изображений, подписи к изображениям или конвейерах "изображение-текст".
• Визуализация DAG/воркфлоу или инструменты UX для конвейеров.
• Знание DevOps: Docker, CI/CD, автоматизация инфраструктуры.

ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ

• Конкурентная зарплата и доля в компании.
• Мы можем предложить спонсорство для визы Skilled Worker в Великобритании для квалифицированных кандидатов.
• Реальное влияние на качество моделей: ваши конвейеры напрямую питают процессы обучения и улучшения продукта.
• Ответственность при поддержке: автономия в проектировании и улучшении систем вместе с опытными коллегами по ML.
• Современный стек: Python, Kubernetes, S3, внутренний фреймворк конвейеров, созданный для масштабирования.
• Рост: динамичная среда, где развертывание хорошо спроектированных систем — это норма.
• Полный день, работа на территории офиса.