AI/ML Ops Engineer

Название: AI/ML Ops Engineer Местоположение: Удаленно - Канада / Удаленно

Вознаграждение: 131 000 - 164 250 канадских долларов в год

Blackpoint Cyber является ведущим поставщиком передовых технологий для поиска угроз, их обнаружения и устранения в области кибербезопасности. Основанная экспертами по кибероперациям из Агентства национальной безопасности (АНБ), которые применили полученные знания для предоставления коммерческим клиентам по всему миру технологических решений национального уровня безопасности, компания Blackpoint Cyber находится в стадии активного роста, чему способствует недавний раунд финансирования серии C на сумму 190 миллионов долларов.

ОБЗОР РОЛИ

В качестве AI/ML Ops Engineer вы будете отвечать за операционную основу возможностей AI/ML Blackpoint — от обучения моделей до их развертывания в производственной среде и управления полным циклом AI/ML во всех конвейерах, которые команда запускает в масштабе. Вы будете играть ключевую роль в создании этой новой функции: настройке конвейеров развертывания, преобразовании обученных скриптов в конечные точки, способные принимать запросы в реальном времени, и обеспечении того, чтобы каждое решение, которое вы выпускаете, соответствовало производственным стандартам, было высокодоступным и хорошо отслеживаемым. По мере расширения сферы деятельности команды вы будете отвечать за тестирование в целом и автоматизацию конвейеров обучения, мониторинга и развертывания на протяжении всего жизненного цикла AI. Вы будете подчиняться вице-президенту по AI и данным и тесно сотрудничать с отделами разработки, Центра оперативного управления безопасностью (SOC) и Группой преследования противников (APG).

КТО ВЫ

• Более 5 лет практического опыта в области ML Engineering, включая личное обучение и развертывание моделей в производственной среде — вы знаете, что требуется, чтобы довести AI-продукт от прототипа до рабочего сервиса.

• Склонность к хорошо структурированному проектированию — создание систем, ориентированных на эффективность, производительность, безопасность и надежность, с полным комфортом в управлении конвейерами развертывания от начала до конца.

• Сильные аналитические способности и навыки решения проблем, с акцентом на принятие решений на основе данных.

• Отличные коммуникативные и межличностные навыки, способность влиять на заинтересованные стороны на всех уровнях и сотрудничать с ними.

ЧТО ВЫ ПРИВнесете

Опыт в:

• Облачной инфраструктуре ML (AWS)

• Разработке, оценке и развертывании моделей (SageMaker, Bedrock)

• Потоках вывода и событийной обработке (Kafka, Spark)

• Рабочих процессах MLOps (MLFlow, Sagemaker Pipelines)

• Инфраструктуре как коду и автоматизации конвейеров (Terraform, AI CI/CD, GitHub Actions)

• Управлении ML (версионирование данных, моделей и признаков, мониторинг и тестирование)

• Контейнерных сервисах (Docker, Kubernetes, ECS/EKS)

• Скриптовых языках (Python, Bash)

• Языках запросов (SQL, SparkSQL)

• GitFlow, рабочих процессах CI/CD и лучших практиках DevOps

• Опыт работы с жизненным циклом разработки с помощью AI

• Создании высокодоступных систем производственного класса с встроенными средствами визуализации и оповещения с самого начала

Желательно:

• Трансформерные нейронные сети

• Agile Scrum/Kanban

• API и SDK Anthropic, OpenAI, LiteLLM

• Опыт работы в областях кибербезопасности, IoT или NLP

• Grafana или CloudWatch (инструменты наблюдаемости)

КАК ВЫ ОКАЖЕТЕ ВЛИЯНИЕ

• Управление полным циклом AI/ML в масштабе — во всех конвейерах, от обучения моделей до развертывания, мониторинга и вывода из эксплуатации.

• Разработка, оптимизация и развертывание ML-моделей, опираясь на собственный практический опыт обучения моделей.

• Проектирование, создание и администрирование инфраструктуры для построения и обслуживания моделей, превращая обученные скрипты в активные конечные точки, способные принимать запросы в режиме реального времени.

• Реализация ML-рабочих процессов в виде контейнеризованной инфраструктуры как кода с использованием Terraform, GitHub Actions, Docker и Kubernetes.

• Создание и автоматизация стандартизированных контейнерных конвейеров для обучения, инжиниринга признаков и каналов вывода, с CI/CD, управляемым через GitHub.

• Ответственность за стратегию тестирования полного ML-конвейера — валидация модели, интеграционное, нагрузочное и приемочное тестирование — по мере расширения сферы тестирования команды.

• Встраивание средств визуализации и оповещения во все развернутые конвейеры и поддержание высоких стандартов производственного качества, высокой доступности и надежного мониторинга для всех AI/ML-решений.

• Разработка утилит управления ML для надзора и администрирования развернутой инфраструктуры.

• Внедрение лучших практик жизненного цикла данных, признаков и моделей.

• Участие в принятии решений по архитектуре и дизайну AI, беря на себя основную ответственность за работу ML-конвейера.

• Тесное сотрудничество с кросс-функциональными командами, включая отдел разработки, Центр оперативного управления безопасностью (SOC) Blackpoint Cyber и Группу преследования противников (APG).

Blackpoint Cyber приветствует и поощряет заявки от квалифицированных лиц всех рас, цветов кожи, религий, пола, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или самовыражения, национального происхождения, возраста, семейного положения или любого другого статуса, защищенного законом. Мы стремимся к равному отношению ко всем аспектам трудоустройства.

Для соответствующих требованиям сотрудников в США Blackpoint предлагает конкурентоспособные планы медицинского, стоматологического страхования, страхования зрения и жизни, надежный пенсионный план 401k, дискреционные отпуска и другие незначительные льготы. Международные сотрудники получают конкурентоспособные льготы в соответствии с местными рыночными стандартами и применимыми требованиями страны.

Blackpoint считает, что все сотрудники должны разделять успех компании — участие в акционерном капитале доступно сотрудникам по всему миру, при этом детали программы варьируются в зависимости от местоположения и структуры занятости.