MLOps Engineer

Должность: MLOps Engineer Местоположение: Европа / Израиль (удаленно) / Удаленно

О FUNDAMENTAL

Fundamental — это научно-исследовательская лаборатория в области ИИ, которая создает будущее принятия решений в корпоративной среде. Наша флагманская модель NEXUS — самая мощная в мире большая табличная модель (LTM), специально разработанная для структурированных данных, содержащих триллионы долларов бизнес-ценности. Имея $275 млн. финансирования от ведущих инвесторов и доверие компаний из списка Fortune 100, Fundamental наделяет бизнес Силой Предсказания.

В Fundamental вы будете решать беспрецедентные технические задачи в области разработки фундаментальных моделей и создавать технологии, которые трансформируют подход к принятию решений крупнейшими мировыми компаниями. Это ваша возможность стать частью компании, определяющей новую категорию, с самого начала. Присоединяйтесь к команде, которая определяет будущее корпоративного ИИ.

КЛЮЧЕВЫЕ ОБЯЗАННОСТИ

• Разработка и управление масштабируемыми, автоматизированными конвейерами машинного обучения, рабочими процессами CI/CD и фреймворками оркестрации

• Проектирование и внедрение надежной инфраструктуры обслуживания моделей с использованием таких платформ, как TorchServe, TensorFlow, Triton и т.д.

• Разработка масштабируемых архитектур инференса, оптимизированных для сверхнизкой задержки и высокой пропускной способности

• Обеспечение бесперебойного развертывания моделей путем внедрения A/B-тестирования, канареечных релизов и возможностей отката

• Разработка решений для логирования, оповещения и мониторинга для отслеживания разработки и надежности моделей

• Улучшение использования GPU, включение автоматического масштабирования и оптимизация распределения ресурсов для повышения эффективности

• Проектирование, внедрение и поддержка хранилищ признаков, надежных конвейеров данных и масштабируемых решений для хранения данных для эффективной обработки больших объемов данных

ОБЯЗАТЕЛЬНО

• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, инженерии или смежной области (или эквивалентный практический опыт)

• Более 5 лет опыта работы в качестве MLOps Engineer или DevOps, работа с MLOps платформами (MLflow, WandB и т.д.) и фреймворками (PyTorch, TensorFlow и т.д.)

• Опыт создания и проектирования MLOps инфраструктуры с нуля

• Опыт работы с фреймворками обслуживания моделей (TorchServe, TensorFlow Serving, Triton, KServe и т.д.) для масштабируемого инференса с низкой задержкой

• Опыт создания и управления конвейерами данных для поддержки как обучения моделей, так и инференса

• Опыт работы с Kubernetes на основной облачной платформе (AWS, GCP или Azure) и с инфраструктурой как код (например, Terraform, Helm, GitOps)

• Сильные навыки разработки программного обеспечения на Python, Bash и Go, с акцентом на написание чистого, поддерживаемого и масштабируемого кода

• Опыт работы с безопасностью систем ИИ/МО, соответствием требованиям и управлением моделями

• Уверенное владение инструментами наблюдаемости и мониторинга, такими как Prometheus, Grafana, Datadog и OpenTelemetry

ПРИВЕТСТВУЕТСЯ

• Опыт работы с инструментами для рабочих процессов ML (MLflow, Kubeflow или аналогичными)

• Опыт работы с FastAPI и серверными приложениями

• Знакомство с платформами данных, такими как Databricks или Snowflake

• Опыт работы с практиками SRE или сертификатами по облачной безопасности

• Практический опыт работы с Prometheus, Grafana или Datadog

ПРЕИМУЩЕСТВА

• Конкурентоспособная компенсация с зарплатой и акциями

• Комплексное медицинское страхование для вас и ваших иждивенцев

• Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком для всех новых родителей, включая усыновление и суррогатное материнство

• Релокационная поддержка для сотрудников, переезжающих для присоединения к команде в одном из наших офисов

• Миссия-ориентированная культура с низким уровнем эго, ценящая разнообразие мнений, ответственность и ориентацию на действие