В Anaplan мы — команда новаторов, специализирующаяся на оптимизации принятия бизнес-решений с помощью нашей ведущей платформы для планирования и анализа сценариев на базе ИИ, чтобы наши клиенты могли опережать конкурентов и рынок.
Anaplanners, независимо от команды и географического положения, объединяет наша общая приверженность успеху наших клиентов и нашей Культуре побед.
Наши клиенты — среди «сливок общества» из списка Fortune 50. Coca-Cola, LinkedIn, Adobe, LVMH и Bayer — лишь несколько из более чем 2400 мировых компаний, которые полагаются на нашу лучшую в своем классе платформу.
Наша Культура побед — это двигатель, который приводит в движение наши команды новаторов. Мы поддерживаем разнообразие мыслей и идей, ведем себя как лидеры независимо от должности, стремимся к достижению амбициозных целей и любим праздновать наши победы — большие и маленькие.
Опираясь на операционные принципы стратегического лидерства, основанные на ценностях и дисциплинированные в исполнении, вы будете вдохновлены, связаны, развиты и вознаграждены здесь. Все, что делает вас уникальным, приветствуется; присоединяйтесь к нам, и давайте вместе построим то, что будет дальше!
Мы ищем инженера по машинному обучению (Machine Learning Engineer), который будет внедрять модели прогнозирования, оптимизации и кластеризации из исследований в производственную среду. Вы будете тесно сотрудничать с специалистами по данным для выпуска новых моделей, одновременно повышая надежность и масштабируя уже используемые нами конвейеры, включая объединение нескольких систем прогнозирования в общий серверный компонент. Вы будете работать самостоятельно над четко определенными задачами и руководить проектами от начала до конца, от документации до развертывания.
Ваш вклад
- От исследований к производству: Сотрудничайте с командой R&D Data Science, чтобы превратить прототипы в готовый к производству код, формируя модели для развертывания.
- Рефакторинг и консолидация: Рефакторинг существующих конвейеров и объединение отдельных систем прогнозирования в общий серверный компонент, проверка соответствия выходных данных перед миграцией клиентов.
- Общие библиотеки и фреймворки: Расширение и оптимизация внутренних ML-библиотек, чтобы специалисты по данным могли быстро и последовательно создавать, тестировать и развертывать модели.
- ML-конвейеры: Создание автоматизированных, воспроизводимых конвейеров для обучения, переобучения и пакетного инференса, включая бэктестинг, настройку гиперпараметров и распределенные рабочие нагрузки.
- Надежность и повышение прочности: Проектирование идемпотентной, устойчивой к повторным попыткам оркестрации с воротами валидации данных, изящными резервными механизмами и четкими SLO для свежести и своевременной доставки.
- Масштабирование и производительность: Профилирование и устранение узких мест в использовании памяти, вычислительных ресурсов и GPU, а также оптимизация запросов к хранилищу данных и вычислительных ресурсов для снижения затрат по мере масштабирования.
- Жизненный цикл модели (MLOps): Ответственность за отслеживание экспериментов, реестр моделей и версионирование данных, признаков и моделей, с автоматизированными воротами продвижения, теневыми запусками и быстрыми отката.
- Платформа признаков и данных: Создание многоразовых конвейеров признаков с корректностью в момент времени, согласованностью обучения и инференса, а также четкой прослеживаемостью.
- Наблюдаемость и качество моделей: Мониторинг дрейфа данных, дрейфа прогнозов и точности моделей, ответственность за оповещения конвейеров, участие в дежурствах и проведение разборов инцидентов без обвинений.
- Автоматизация и многопользовательский режим: Сделать конвейеры настраиваемыми для простого онбординга клиентов, с строгой изоляцией данных для каждого клиента и инфраструктурой как кодом.
- Техническое совершенство: Определение стратегии тестирования ML-кода, улучшение CI/CD, написание проектных документов и руководств, а также наставничество коллег.
Ваши навыки
- Значительный профессиональный опыт создания, повышения надежности и эксплуатации ML-систем в производственной среде.
- Высокая квалификация в Python с строгим тестированием, проверкой кода и практиками CI/CD.
- Уверенное владение SQL и практический опыт работы с облачным хранилищем данных и dbt или аналогичным фреймворком.
- Опыт создания надежных, идемпотентных пакетных конвейеров с использованием оркестратора, такого как Prefect, Airflow или Dagster.
- Практический опыт обучения и развертывания моделей PyTorch и градиентного бустинга (LightGBM или XGBoost), включая обучение на GPU.
- Опыт работы с облачными провайдерами AWS, GCP или Azure.
- Опыт работы с системами наблюдаемости для данных и ML-систем (метрики, логирование, обнаружение дрейфа, оповещения) и участие в дежурствах.
- Способность сбалансировать поддержку исследований, работу над платформой и операционные приоритеты.
Желательно
- Опыт работы с хранилищами признаков, контрактами данных или фреймворками качества данных (например, Great Expectations, dbt tests).
- Знакомство с паттернами развертывания shadow, canary и champion/challenger.
- Опыт работы с многопользовательскими платформами данных со строгой изоляцией данных для каждого клиента.
- Опыт работы с приложениями для прогнозирования, цепочек поставок, планирования или аналитики.
Наша приверженность разнообразию, равенству, инклюзивности и принадлежности (DEIB)
Мы считаем, что привлечение и удержание лучших талантов и развитие инклюзивной культуры укрепляет наш бизнес. DEIB улучшает наш кадровый состав, укрепляет доверие с нашими партнерами и клиентами и способствует успеху бизнеса. Стройте свою карьеру в месте, где разнообразие, равенство, инклюзивность и принадлежность — это не просто слова на бумаге — это то, что движет нашими инновациями, это то, как мы общаемся, и это способствует тому, что мы являемся лидером рынка. Мы верим в создание рабочей среды, где все люди уважаемы и ценны, независимо от гендерной идентичности или самовыражения, сексуальной ориентации, религии, этнической принадлежности, возраста, нейроразнообразия, статуса инвалидности, гражданства или любого другого аспекта, который делает людей уникальными. Мы нанимаем вас таким, какой вы есть, и хотим, чтобы вы каждый день приходили на работу, оставаясь самим собой!
Мы обеспечим предоставление лицам с ограниченными возможностями разумного приспособления для участия в процессе подачи заявления на вакансию или собеседования, выполнения основных рабочих обязанностей, а также получения справедливых льгот и всех привилегий трудоустройства. Пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы запросить приспособление.
