Заголовок: Старший инженер по инфраструктуре машинного обучения
Местоположение: Санта-Клара, Калифорния / гибрид
PlusAI — это компания Physical AI, пионер в разработке виртуального программного обеспечения для водителей на базе ИИ для заводских автономных грузовиков. Расположенная в Кремниевой долине с операциями в США и Европе, Plus была признана Fast Company одной из самых инновационных компаний мира. Партнеры, включая Scania, MAN и International (бренды TRATON GROUP), Hyundai Motor Company, Iveco Group, Bosch и DSV, работают с Plus над ускорением развертывания автономных грузовиков следующего поколения. Если вы готовы оказать огромное влияние и формировать будущее автономии, Plus ищет талантливых специалистов для своих быстрорастущих команд.
В качестве старшего инженера по инфраструктуре машинного обучения в Plus вы будете разрабатывать масштабируемые архитектуры, способные обрабатывать петабайты данных, обеспечивая при этом оптимальную производительность как на этапах обучения, так и на этапах вывода. Вы будете создавать надежные конвейеры для управления системами версионирования моделей и фреймворками отслеживания экспериментов, которые необходимы для обеспечения воспроизводимости экспериментов. Кроме того, вы будете отвечать за управление крупномасштабными кластерами GPU. Эта роль предлагает беспрецедентные возможности — как технические, так и профессиональные — для людей, увлеченных решением сложных задач с использованием современных облачных технологий. Идеальные кандидаты преуспевают в средах, которые используют такие инструменты, как контейнеры Docker, управляемые кластерами Kubernetes, бесшовно интегрированные с передовыми фреймворками глубокого обучения, такими как PyTorch или TensorFlow. Если вы стремитесь расширить границы возможного в области инфраструктуры машинного обучения и внести свой вклад в передовые решения, эта должность вам отлично подойдет!
Обязанности:
- Проектирование и разработка масштабируемых, высокопроизводительных систем для обучения, вывода, развертывания и мониторинга моделей машинного обучения в больших масштабах.
- Создание и поддержка эффективных конвейеров данных, систем версионирования моделей и фреймворков отслеживания экспериментов.
- Сотрудничество с кросс-функциональными командами, включая исследователей и инженеров машинного обучения, для выявления узких мест и улучшения удобства использования платформы.
- Внедрение распределенных систем и решений для хранения данных, оптимизированных для рабочих нагрузок машинного обучения.
- Улучшение рабочих процессов CI/CD для моделей машинного обучения и инфраструктуры.
- Обеспечение высокой доступности и надежности платформы машинного обучения путем внедрения надежных систем мониторинга, журналирования и оповещения.
- Следите за тенденциями в отрасли и интегрируйте соответствующие инструменты и фреймворки для улучшения платформы.
- Обучайте младших инженеров и способствуйте развитию культуры технического совершенства.
- Убедитесь, что ваша работа выполняется в соответствии с требованиями системы управления качеством (QMS) компании, и вносите вклад в усилия по непрерывному совершенствованию.
- Обеспечьте соответствие команды требованиям QMS, контролируйте качество и управляйте улучшениями процессов.
Требуемые навыки:
- PhD или MS в области компьютерных наук, электротехники или смежной области.
- Хорошие устные и письменные коммуникативные навыки.
- PhD-выпускник или магистр с опытом работы в разработке программного обеспечения более 3 лет с акцентом на инфраструктуру машинного обучения или распределенные системы.
- Опыт работы с Python, C++, SQL.
- Глубокое понимание контейнеризации, технологий оркестрации, распределенных рабочих нагрузок машинного обучения и инструментов отслеживания экспериментов (например, Docker, Kubernetes, multiprocessing, Kubeflow и mlflow).
- Развертывание и управление ресурсами на нескольких облачных платформах (AWS, GCP или локальные среды).
- Опыт работы как минимум с одним фреймворком глубокого обучения, таким как PyTorch, и инструментами конвейеров данных (например, Apache Airflow, Prefect).
- Глубокие знания распределенных систем, баз данных и решений для хранения данных.
- Обширные навыки проектирования и разработки программного обеспечения.
- Способность изучать и адаптироваться к новым технологиям и вносить вклад в продуктивную среду.
Предпочтительные навыки:
- Знакомство с фундаментальными архитектурами глубокого обучения, такими как сверточные нейронные сети (CNN) и трансформерные модели.
- Опыт создания крупномасштабных наборов данных для машинного обучения, конвейеров MLOps и фреймворков распределенных вычислений, таких как Ray.
- Опыт работы с автономными транспортными средствами или робототехникой.
Диапазон заработной платы:
$160,000 - $200,000 в год
Наша компенсация (наличные и акции) определяется в зависимости от должности, вашего местоположения, квалификации и опыта.
Ваши возможности в PlusAI:
- Работайте, учитесь и развивайтесь в высокоориентированной на будущее, инновационной и динамичной области.
- Широкие возможности для личного и профессионального развития.
- Бесплатный обед, неограниченное количество закусок и напитков.
- Высококонкурентная заработная плата и пакет льгот, включая план 401(k).
