Machine learning szoftvermérnök II

Stack

Feladatok

• ▹A gépi tanulási modellek átvezetése elméleti prototípusokból skálázható, nagy teljesítményű termelési rendszerekbe
• ▹ML megoldások architektúrájának tervezése és telepítése AWS ECS-en konténerizált munkaterhelésekhez és AWS Lambdán szerver nélküli, esemény-vezérelt következtetési folyamatokhoz
• ▹PyTorch modellek optimalizálása termelési telepítéshez ONNX formátumra konvertálással
• ▹Következtetés-optimalizálási technikák alkalmazása (kvantálás, ritkítás, ONNX Runtime) és memóriahatékony figyelem-mechanizmusok, mint a Flash Attention
• ▹Megbízható CI/CD folyamatok kialakítása, valamint robusztus, biztonságos és reprodukálható telepítések biztosítása az AWS ökoszisztémában
• ▹Leíró, diagnosztikai, prediktív és preskriptív betekintést nyújtó algoritmusok tervezése, fejlesztése és értékelése
• ▹Tiszta, hatékony és jól tesztelt kód írása, alapos teszteléssel, hibakereséssel és dokumentációval
• ▹Részvétel kutatási megbeszéléseken, követelménygyűjtésben és rendszertervezésben szakértőkkel együttműködve

Elvárások

• ▹Full-stack ML szakértő, aki egyaránt otthonosan mozog az algoritmikus kutatásban és a termelési rendszerek architektúrájában
• ▹Tapasztalat AWS infrastruktúrával, mint a SageMaker, ECS és Lambda
• ▹Tapasztalat PyTorch-csal és PyTorch-ról ONNX-re történő modelloptimalizálással
• ▹Tapasztalat skálázható, alacsony késleltetésű termelési rendszerek építésében

Soft skillek

A munkáltatóról

A Cambium Learning Group díjnyertes oktatástechnológiai megoldásokat kínáló vállalat, amely SaaS erőforrásokat és oktatási termékeket biztosít olyan márkákon keresztül, mint a Learning A-Z, ExploreLearning, Voyager Sopris Learning és VKidz Learning, támogatva a személyre szabott oktatást diákok és tanárok számára.