Старший MLOps инженер (м/ж/д)
Местоположение: Мюнхен
Местоположение: Мюнхен, Германия
Тип занятости: Полная занятость, бессрочный договор
Диапазон заработной платы: от 95 000 до 115 000 евро в год брутто, в зависимости от уровня квалификации
Приоритет работы в офисе
Требование к языку: Английский уровень C1
- Выступать в качестве технического связующего звена между специалистами по обработке данных и инженерами-программистами, помогая превращать исследовательские модели в надежные, поддерживаемые производственные системы и помогая инженерам понимать, что на самом деле нужно рабочим нагрузкам ML
- Проектировать и создавать конвейеры данных и признаков, которые поддерживают модели прогнозирования и торговли Flexa в масштабе сотен тысяч распределенных систем
- Использовать платформу Flexa для развертывания, оркестровки и обслуживания для вывода моделей в производственную среду, как для пакетных, так и для пакетных рабочих нагрузок в реальном времени
- Настроить мониторинг и наблюдаемость моделей в производственной среде, такие как дрейф, качество данных, задержка и сценарии сбоев
- Тесно сотрудничать с специалистами по обработке данных в области проектирования и валидации моделей, предоставляя инженерную перспективу масштабируемости, поддерживаемости и производственных рисков с самого начала
- Продвигать инженерную строгость и лучшие практики ML для содействия открытой, основанной на данных инженерной культуре.
- Вносить вклад в техническую дорожную карту, предвидя потребности в масштабировании по мере роста объемов данных и сложности моделей
- Возможность руководить и развивать более младших коллег посредством обзора дизайна, обзора кода и структурированной обратной связи
- Быть частью кросс-функциональной команды специалистов по обработке данных, инженеров-программистов и других команд в экосистеме партнеров Flexa
Обязательные требования
- Степень университета в области инженерии или аналитики (компьютерные науки, математика, физика, статистика, инженерия или смежная дисциплина)
- 5+ лет инженерного опыта, с значительным временем, посвященным поддержке или созданию систем ML в производственной среде
- Владение Python и лучшими практиками разработки программного обеспечения: тестирование, качество кода, обзор кода, CI/CD, мониторинг и модульный дизайн кода
- Уверенное практическое знание практик MLOps: настройка конвейеров, развертывание, мониторинг
- Достаточная беглость в ML/статистическом моделировании для эффективного сотрудничества с специалистами по обработке данных и совместного принятия обоснованных архитектурных решений
- Самостоятельное, прагматичное решение проблем с большим вниманием к деталям в быстро меняющейся среде
- Отличные коммуникативные навыки и навыки межличностного общения на английском языке
- Опыт кросс-функционального сотрудничества со специалистами по обработке данных, инженерами-программистами и заинтересованными сторонами компаний-партнеров
Навыки, которые выделят вас
- Опыт работы в энергетике, на рынках электроэнергии или в других операционных областях, требующих обработки данных в режиме, близком к реальному времени
- Знакомство с инструментами оркестровки (Airflow или аналогичными), инструментами MLOps (MLflow, Sagemaker или аналогичными) и потоковыми системами (Kafka или аналогичными)
- Практический опыт работы с инструментами для работы с большими данными: Spark, Dask или аналогичными фреймворками
- Опыт проектирования или владения рабочими процессами аналитики и/или ML в режиме, близком к реальному времени, включая наблюдаемость
- Опыт внедрения моделей из исследований в производственную среду на AWS или аналогичном облачном провайдере
Эта роль вам не подойдет, если...
- У вас нет привычки самостоятельно определять свои задачи, и вы предпочитаете работать в четко разделенных функциях
Преимущества
- Виртуальные опционы на акции: мы предлагаем виртуальные опционы на акции всем нашим сотрудникам
- Профессиональное развитие: ежегодный бюджет на развитие в размере 3000 евро на коучинги, тренинги, книги и тому подобное
- Субсидия на здоровье и спорт: субсидируемый компанией абонемент в спортивные клубы или субсидия на общественный транспорт
- Ваучеры на обед/ужин: пособие на питание в рабочие дни в виде цифровых ваучеров на питание
- Рабочее оборудование: MacBook или Windows ноутбук, iPhone (также для частного использования) и эргономичное рабочее место с финансируемым компанией доступом к ведущим инструментам разработчика ИИ
- Регулярные командные мероприятия: сессии знаний, послерабочие встречи, спорт, выездные мероприятия, Хэллоуин, Прайд-месяц и многое другое
Willi Richert, VP of Technology — flexa
Привет!
Я Вилли, вице-президент по технологиям в flexa. Последние 15 лет я занимался созданием инженерных команд, работающих с системами, которые должны быстро и в больших масштабах принимать правильные решения. Совсем недавно я возглавлял картографический отдел в Lyft — 30+ инженеров из пяти стран — и мы перевели более 96% поездок с Google Maps на наш собственный картографический продукт. До этого я работал над машинным обучением и разговорным ИИ в Microsoft Bing, а также получил докторскую степень по обучению в гетерогенных группах роботов, что означает, что распределенное принятие решений давно меня интересует.
Меня привлекло во flexa то, что это тот же класс проблем, но с физическим объектом на другом конце. Мы в реальном времени управляем энергией парка клиентов Enpal против энергетических рынков. Если наша инфраструктура задерживается на несколько секунд или на несколько процентов, клиенты теряют деньги, а сеть получает меньше гибкости, чем могла бы иметь. Это делает облачную инженерию первоочередной задачей продукта, а не вспомогательной функцией — именно поэтому эта роль находится в непосредственной близости к решениям, которые действительно имеют значение.
Как я работаю: Я скорее передам вам всю проблему, включая контекст и ограничения, чем отдельную задачу. Мне важно, чтобы инженеры видели последствия того, что они создают, и я буду прямолинейным в обратной связи и ожидаю того же в ответ — самый быстрый способ потерять год — это когда все остаются вежливыми по поводу неработающей архитектуры.
Здесь вы не найдете всего готового. Часть этого — незавершенное производство, часть нуждается в замене, и вы будете иметь реальное влияние на то, что из этого будет.
С нетерпением жду встречи,
Вилли
