Senior ML Operations (MLOps) mérnök

Stack

Feladatok

• ▹Élvonalbeli technológiák bevezetése és integrálása a termékekbe és folyamatokba az egészségmonitorozás jövőjének támogatására
• ▹Végponttól-végpontig tulajdonlás: robusztus ML infrastruktúra tervezése és üzemeltetése - skálázható adat-, modell- és telepítési pipeline-ok építése a modellek megbízható production szállításához
• ▹Kereszt-funkcionális együttműködés a K+F, firmware, adat és backend csapatokkal az ML következtetés megbízható és skálázható működéséért
• ▹Teljesítményoptimalizálás: költséghatékony, skálázható és nagy teljesítményű ML rendszerek a számítási, tárolási és telepítési erőforrások optimalizálásával
• ▹Eszközök és platformok fejlesztése az adatfeldolgozás, kísérletezés és telepítés egyszerűsítésére
• ▹Hatékony távoli kommunikáció egy távmunka-környezetben

Elvárások

• ▹5+ év szoftverfejlesztési tapasztalat ML infrastruktúra, elosztott rendszerek vagy nagyskálájú adatfeldolgozás fókuszával Pythonban (pl. PyTorch, TensorFlow vagy hasonló)
• ▹ML Operations tapasztalat: gyakorlati tapasztalat ML munkafolyamat-orkesztrációval és CI/CD pipeline-okkal a modell-telepítéshez
• ▹Skálázható telepítési tapasztalat: bizonyított siker ML modellek production méretű szállításában, telemetria, monitorozás és visszacsatolási hurkok kezelésével nagy eszközflották vagy felhasználói populációk mentén
• ▹Felhő-natív szakértelem: erős tapasztalat AWS-szel (Lambda, ECS, DynamoDB, CloudWatch) vagy hasonló felhőplatformokkal ML rendszerek kiszolgálásához és monitorozásához
• ▹Adaptív problémamegoldó: gyors tempójú, együttműködő és iteratív megközelítés komplex problémák kezeléséhez

Soft skillek

A munkáltatóról

Az Eight Sleep az alvás-fitnesz mozgalom élén jár, azt a küldetést tűzve ki, hogy az optimális alvással táplálja az emberi potenciált; a legfejlettebb hardvert, szoftvert és AI technológiát építik, hogy minden éjszakai alvást személyre szabott, adatvezérelt regenerációs élménnyé alakítsanak.