Machine Learning Engineer (Mid to Principal)

Название: Инженер машинного обучения (от среднего до ведущего) Местоположение: Бристоль, Великобритания / гибрид

Мы строим инженерный центр нового поколения в Великобритании, поставляя критически важные технологии, которые укрепляют национальную безопасность и устойчивость.

Мы специализируемся на преобразовании достижений в области сенсорных технологий, ИИ и связи в оперативные возможности для периферийных устройств, где связь может быть нарушена или ограничена. Наша работа сосредоточена на ускорении развертывания технологий, улучшении принятия решений для команд на передовой и защите людей и критически важных активов в сложных условиях.

Штаб-квартира Rowden находится в Бристоле, в компании работает около 200 человек, и мы располагаем инженерными и производственными мощностями площадью более 20 000 квадратных футов. Мы расширяем свое международное присутствие и являемся одним из самых быстрорастущих инженерных предприятий Европы.

О роли

Мы расширяем нашу команду ML и нанимаем специалистов среднего, старшего, ведущего и ведущего уровня. Мы ищем разработчиков ИИ; вы будете заниматься разработкой и внедрением систем ИИ для решения сложных задач, имеющих реальное воздействие. Вы присоединитесь к существующей команде ML, которая тесно сотрудничает с командами разработки программного и аппаратного обеспечения, а также систем, чтобы предоставить полезные ИИ-решения пользователям. Наша команда ML работает комплексно, от НИОКР до внедрения, охватывая традиционное машинное обучение, глубокое обучение, инженерию данных, основополагающие модели и системы LLM/агентных систем. Сейчас мы ищем специалистов с широким спектром навыков в области ML, включая обучение моделей, оценку, оптимизацию, инфраструктуру и внедрение.

В качестве инженера ML в Rowden вы будете участвовать, руководить или вести разработку проектов и продуктов, в зависимости от вашего опыта и уровня. Вы будете работать от прикладных исследований до производства, разрабатывая и внедряя системы ИИ, решающие сложные задачи с реальным воздействием. Наша работа широка, охватывает развертывание на периферийных и встраиваемых устройствах, оценку моделей, оптимизацию производительности, конвейеры данных, крупномасштабное обучение и ML-инфраструктуру, все это направлено на предоставление полезных ИИ-возможностей для периферийных и встраиваемых сред. Мы создаем команду с комплементарными сильными сторонами.

Предварительный опыт работы в оборонной сфере не требуется. Нас интересуют люди, которые создавали и внедряли системы ИИ в сложных условиях и увлечены предоставлением ощутимой ценности конечным пользователям, независимо от сектора.

Эта роль предлагает гибридный формат работы с минимальным количеством 3 дня в неделю на территории нашего головного офиса в Бристоле.

Кандидаты должны иметь право на получение допуска SC.

Дополнительная информация о проверке безопасности доступна здесь: Дополнительная информация о проверке безопасности

Зарплата

Хотя мы опубликовали диапазон заработной платы, для должностей старшего уровня и выше компенсация зависит от объема работы и конкретного опыта, который приносит кандидат. Для этой роли мы приглашаем кандидатов с опытом, выходящим за рамки объявленного диапазона заработной платы. Мы открыто обсудим компенсацию на первом этапе процесса и можем предоставить ориентировочный диапазон до того, как какая-либо из сторон вложит значительное время.

• Внедрение и выпуск ML в продакшн: от идеи НИОКР до надежных, поддерживаемых развертываний — часто на периферийное или встраиваемое оборудование.
• Обучение и адаптация моделей: работа над разработкой моделей, их тонкой настройкой, оценкой и оптимизацией для реальных сценариев использования.
• Работа в масштабе по мере необходимости: выполнение и улучшение рабочих нагрузок обучения и инференса на GPU, включая многопроцессорные или многоузловые среды, для поддержки моделей, которые могут надежно работать в ограниченных условиях.
• Повышение производительности: профилирование, оптимизация и отладка ML-систем в коде модели, конвейерах данных, стеках инференса и аппаратных ограничениях.
• Обеспечение качества оценки: разработка конвейеров оценки, эталонных тестов, наборов тестов и циклов обратной связи, которые помогают нам понять поведение модели до и после развертывания.
• Комплексное владение: сбор/курирование данных, инженерия признаков, обучение моделей, оценка, развертывание, мониторинг и итерации.
• MLOps/LLMOps: CI/CD для моделей, контейнеризация/оркестрация, отслеживание экспериментов и реестр, конвейеры оценки моделей, защитные механизмы, канареечные выпуски и мониторинг производительности.
• Кросс-функциональное взаимодействие: партнерство с коллегами из отделов разработки ПО, систем и продуктов; упрощение сложных тем для других дисциплин и клиентов.
• Основы данных: создание прагматичных конвейеров данных (пакетных/потоковых), которые делают курирование, происхождение и воспроизводимость первостепенными.
• Повышение стандартов: в зависимости от уровня — наставничество других, руководство техническими решениями и улучшение стандартов разработки во всей команде.

Обязательные требования

• Подтвержденный опыт реализации: опыт создания, обучения, оценки, оптимизации или развертывания ML-систем для реального использования, желательно в сложных условиях.
• Глубокая экспертиза в предметной области: сильные навыки в как минимум одной из основных областей ML, таких как оптимизация, компьютерное зрение, моделирование последовательностей, LLM, вероятностные методы, оценка моделей или крупномасштабное обучение.
• Глубокие знания ML и математики: прочное знание ML/DL (оптимизация, обобщение, вероятность, архитектура моделей) и способность анализировать эти компромиссы в производственной среде.
• Разработка ПО: сильные навыки Python и хорошие привычки в разработке ПО, включая контроль версий, тестирование, обзор кода, отладку и поддерживаемость.
• Межличностные навыки: сильный коммуникатор, способный наставлять, влиять и находить общий язык между техническими и нетехническими аудиториями.
• Образование: степень бакалавра, магистра или эквивалентный практический опыт в области машинного обучения, информатики, инженерии, математики или смежной технической области.
• Мышление строителя: склонность к действию, ответственность за результаты и комфорт в работе в условиях неопределенности.

Желательные требования

• Превосходство в MLOps: воспроизводимые конвейеры, версионирование моделей, CI/CD, наблюдаемость и автоматизированная оценка.
• Инженерия данных: опыт работы с Databricks, Apache Spark, Delta Lake, MLflow и SQL; опыт интеграции наборов данных и поддержания качества данных.
• Обучение и оптимизация моделей: опыт предварительного обучения, тонкой настройки, распределенного обучения, оптимизации инференса или адаптации моделей для ограниченных сред.
• Образование: степень PhD в области AI/ML/CS или смежной области.

Полезные знания

• Общие инструменты и платформы: Databricks, AWS, GCP, GitHub, Docker/Kubernetes, MLflow, Jira.
• Развертывание на периферийных устройствах: Nvidia Jetson (например, AGX Orin), Raspberry Pi или другие встраиваемые ускорители.
• Распределенное обучение моделей и инфраструктура: Pytorch DDP, FDSP и TorchTitan, Megatron, Slurm, Run:ai, DeepSpeed, Kubernetes, облачные или локальные GPU-кластеры.

О вас

Вы создавали ML-системы, которые работают — развернуты в реальных условиях, дорабатывались со временем и улучшались благодаря обратной связи в реальном мире. Вам нравится помогать другим, поддерживать работоспособность систем и делать сложное понятным.

Мы стремимся построить гибкую, инклюзивную и развивающуюся компанию. Наша цель — создать разнообразную команду талантливых людей с уникальными навыками, опытом и происхождением, поэтому, пожалуйста, подавайте заявку и приходите такими, какие вы есть!

Мы также признаем важность гибкой работы и всячески поддерживаем ее. Обычно мы применяем гибкую гибридную модель работы, с в среднем 3 днями в офисе каждую неделю (в зависимости от роли). Мы приветствуем возможность обсудить гибкость, требования к неполному рабочему дню и/или условия труда со всеми нашими кандидатами.

Rowden — компания, приверженная принципам поддержки инвалидов, и мы активно поощряем людей с ограниченными возможностями и проблемами со здоровьем подавать заявки на наши вакансии. Пожалуйста, сообщите нам о ваших потребностях на раннем этапе, чтобы мы могли гарантировать, что у вас есть все необходимое для того, чтобы процесс найма и опыт работы были максимально простыми.

Наконец, если вы считаете, что не соответствуете всем вышеперечисленным критериям, но имеете передаваемые навыки и релевантный опыт, мы все равно будем рады услышать от вас!