Machine Learning Platform Engineer

Stack

Feladatok

• ▹ML-infrastruktúra és platformok építése és üzemeltetése az A1 AI-termékeihez
• ▹Rendszerek tervezése modell-tréninghez, kiértékeléshez, deploymenthez, inferenciához és kísérletezéshez
• ▹Modellkiszolgáló és inferencia-infrastruktúra építése és optimalizálása nagy áteresztésű, alacsony latenciájú terhelésekhez
• ▹Megbízhatóság, skálázhatóság, latencia és költséghatékonyság javítása
• ▹Megbízható pipeline-ok fejlesztése adat-előkészítéshez, tréninghez, kiértékeléshez és modell-kiadáshoz
• ▹Platformok és eszközök építése, amelyekkel az AI mérnökök és kutatók gyorsabban kísérletezhetnek
• ▹Kiértékelési és benchmark-infrastruktúra fejlesztése modellminőség és regressziók méréséhez
• ▹Produkciós megfigyelhetőség, monitorozás, tracing és riasztás kiépítése AI/ML terhelésekhez
• ▹Szűk keresztmetszetek azonosítása és a rendszerteljesítmény folyamatos javítása az ML stack egészén
• ▹Szoros együttműködés AI mérnökökkel, kutatókkal és termékcsapatokkal

Elvárások

• ▹Erős szoftvermérnöki alapok, produkciós rendszerek építésében szerzett tapasztalat
• ▹Tapasztalat ML-infrastruktúra, platformok vagy produkciós gépi tanulási rendszerek építésében
• ▹Tapasztalat modell-deploymentben, inferenciában, kiértékelésben vagy adat-pipeline-okban
• ▹Elosztott rendszerek és rendszer-megbízhatóság erős ismerete
• ▹Tiszta, karbantartható, produkció-minőségű kód írásának képessége
• ▹Kényelmes munkavégzés bizonytalan, gyorsan változó környezetben

Előny

• ▹Python
• ▹PyTorch / JAX
• ▹LLM- és ML-kiszolgáló infrastruktúra (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM)
• ▹Felhő-infrastruktúra
• ▹Elosztott rendszerek
• ▹ML/adat-pipeline-ok és workflow orchestration
• ▹GPU-infrastruktúra és teljesítmény-eszközök
• ▹Vektor-adatbázisok és retrieval infrastruktúra

Soft skillek

A munkáltatóról

Az A1 (Bjak) egy proaktív, AI-alapú személyi asszisztenst épít, amely mindennapi feladatokat, szervezést és munkafolyamatokat automatizál minimális felhasználói beavatkozással.