MLOps Engineer

Должность: MLOps Engineer Местоположение: Бангалор

CUBE — это глобальная RegTech-компания, определяющая и внедряющая золотой стандарт регуляторной аналитики для индустрии финансовых услуг. Мы предоставляем наши услуги через интуитивно понятные SaaS-решения, основанные на ИИ, чтобы упростить для наших клиентов сложный и постоянно меняющийся мир комплаенса.

Почему мы?

🌍 CUBE — всемирно признанный бренд, находящийся на переднем крае регуляторных технологий. Нашим отраслевым SaaS-решениям доверяют ведущие мировые финансовые учреждения.

🚀 В 2024 году мы достигли роста более чем на 50% как органически, так и за счет двух стратегических приобретений. Мы — быстро развивающаяся, высокопроизводительная команда, которая стремится расширять границы, постоянно совершенствуя наши продукты, услуги и операционную деятельность. В CUBE мы не просто успеваем, мы опережаем.

🌱 Мы верим, что наше будущее строится смелыми, амбициозными людьми, которые стремятся реально изменить ситуацию. Наша культура «сделай это» дает вам возможность управлять своей карьерой и ускорять ваше личное и профессиональное развитие с первого дня.

🌐 Имея более 700 CUBERs в 19 странах, охватывающих EMEA, Америку и APAC, мы работаем как единая команда с общей миссией по трансформации комплаенса. Разнообразие, сотрудничество и цель — это сердце нашего успеха.

💡 Мы одними из первых использовали возможности ИИ в регуляторной аналитике и продолжаем лидировать с нашей передовой технологией. В CUBE вы будете работать вместе с одними из самых блестящих умов в области исследований и разработок ИИ над созданием влиятельных решений, которые меняют мир регуляторного комплаенса.

Мы ищем MLOps Engineer, который будет отвечать за полный жизненный цикл моделей машинного обучения в продакшене в CUBE. Поскольку наши возможности в области ИИ растут — охватывая как собственные ML-модели, так и интеграции больших языковых моделей — нам нужен кто-то, кто сможет создать инфраструктуру и операционную дисциплину, которые сделают эти системы надежными, наблюдаемыми и экономически эффективными.

Вы будете находиться на стыке инженерии данных, разработки программного обеспечения и машинного обучения, преобразуя работу специалистов по данным и архитекторов ИИ в надежные, масштабируемые производственные системы. В платформе, проходящей значительную консолидацию после приобретений CUBE, эта роль имеет реальный масштаб: вы будете помогать создавать MLOps как дисциплину с нуля, а не наследовать полностью сформированную практику.

Эта роль подчиняется Lead Data Scientist и тесно сотрудничает с командой Data and AI Engineering. Вы должны будете привнести строгость и ответственность во все: от автоматизации конвейера и развертывания моделей до наблюдаемости LLM и управления поставщиками.

Мы ищем кого-то, кто так же заботится об операбельности, как и о возможностях — кто понимает, что модель, которую никто не может контролировать, переобучать или откатить, не готова к продакшену, независимо от ее бенчмарк-оценок.

Создание и поддержка ML-конвейеров — проектирование, автоматизация и операционализация сквозных конвейеров для обучения, оценки и развертывания моделей с использованием нативных инструментов Azure, включая Azure AI Foundry и Azure Machine Learning.

Требуется 3-4 года опыта в области машинного обучения, Azure, развертывания, конвейера.

Управление развертыванием моделей и инфраструктурой обслуживания — управление контейнеризованными конечными точками моделей, версионированием, управлением трафиком и механизмами отката в различных средах.

Внедрение мониторинга и наблюдаемости — создание систем мониторинга производительности моделей, обнаружения дрейфа данных и оповещения, которые предоставляют команде раннее предупреждение о деградации в продакшене.

Управление использованием LLM на платформе CUBE — возьмите на себя ответственность за отношения с поставщиками LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic), управляйте доступом к API и версионированием, отслеживайте потребление токенов и оптимизируйте затраты на рабочие нагрузки.

Управление LLM-шлюзом и версионированием промптов — поддержка инструментов, таких как LangSmith или Helicone, для трассировки, оценки и управления жизненным циклом промптов в производственных средах.

Поддержка отслеживания экспериментов и реестра моделей — обеспечение воспроизводимости экспериментов, каталогизации моделей и управляемости и аудируемости пути от эксперимента до продакшена.

Сотрудничество с специалистами по данным и инженерами — тесное взаимодействие с Lead Data Scientist и командой Data Engineering для понимания требований к моделированию и их преобразования в надежные производственные системы.

Продвижение лучших инженерных практик — привнесение CI/CD, инфраструктуры как кода и автоматизированного тестирования в рабочие процессы ML; сокращение рутинной работы и ручного вмешательства, где это возможно.

Обеспечение надежности платформы и эффективности затрат — мониторинг расходов на инфраструктуру, выявление возможностей для оптимизации и обеспечение соответствия SLA платформы.

Заинтересованы?

Если вы увлечены использованием технологий для трансформации регуляторного комплаенса и соответствуете вышеуказанным требованиям, мы приглашаем вас подать заявку. Пожалуйста, отправьте ваше резюме с подробным описанием вашего соответствующего опыта и интереса к CUBE.

CUBE является работодателем с равными возможностями. Мы ценим разнообразие и стремимся создать инклюзивную среду для всех сотрудников.