Инженер по машинно обучение

За Баронит:

В Баронит ние свързваме блестящи умове, за да оформим бъдещето на технологиите. Като страстен екип от експерти в технологиите, ние водим с иновации, експертиза и любопитство, за да помагаме на бизнесите да растат и да се адаптират към нови възможности. Нашите експерти съчетават техническо майсторство, индустриално прозрение и силна ангажираност за постигане на изключителни резултати в сектори като Автомобилен, Авиолинии, Финтех, Здравеопазване, Търговия на дребно, Телеком, Електронна търговия и други.

Ние сме ИТ консултантска компания със седалище в Гьотеборг, търсеща опитен Инженер по машинно обучение да се присъедини към нашия екип.

Основни отговорности:

• Установяване на най-добри практики и модели за MLOps за мащабируемо внедряване на ML.
• Проектиране и изграждане на възпроизводими ML потоци и инфраструктура за обслужване на модели.
• Управление и автоматизация на CI/CD за ML с помощта на GitHub Actions или Azure DevOps.
• Работа в облачни среди (GCP, Azure, AWS), използвайки инструменти като Vertex AI, DBT, Airflow или Kubeflow.
• Внедряване на наблюдаемост (мониторинг на модели, откриване на дрейф) и инфраструктура като код (Terraform, Helm).
• Сътрудничество с специалисти по данни, инженери и анализатори за преместване на модели от бележници към производство.
• Осигуряване, че ML процесите са в съответствие със стандарти за управление на данни, сигурност и съответствие.
• Принос към обслужване и фина настройка на модели, базирани на големи езикови модели, където е приложимо.

Идеален профил на кандидата:

• Академична степен по компютърни науки, инженерство или свързана област.
• Над 7 години опит в софтуерна разработка/DevOps или свързана област.
• Над 4 години опит в инженерство на ML или MLOps в производствени условия.
• С опитност в Python (обектно-ориентирано програмиране, тестване, чист код, управление на пакети).
• С опит в облачни платформи - GCP, Azure, AWS.
• С опит с услуги на AWS за внедряване на ML и управление на инфраструктура, включително SageMaker, CloudWatch и IAM.
• Опит в разработването на RESTful API с помощта на FastAPI за обслужване на модели и крайни точки за извод, включително интеграция с CI/CD и междинен софтуер за удостоверяване.
• Практически опит с CI/CD потоци, контейнеризация (Docker, Kubernetes), инфраструктура като код (Terraform, ArgoCD и др.), MLFlow, DBT и Airflow.
• Опит в стратегии за мониторинг/наблюдаемост на производствени ML системи, включително проследяване на латентност, откриване на дрейф и здравословно състояние на версии на модели с помощта на Prometheus, Grafana или Vertex AI Model Monitoring.
• Силни умения в SQL, моделиране на данни и мащабируеми потоци от данни.
• Способност за работа в гъвкави, кръстосани екипи с ясна комуникация и манталитет на отговорност.
• Силни аналитични умения за решаване на проблеми и любов към чисти, поддържаеми системи.
• Любопитен, експериментален и бърз учен с отлични комуникационни умения на английски език.
• Опит с големи езикови модели и LLMOps потоци е предимство.
• Работни познания в съответствие със стандарти за ML сертификация на GCP/AWS (Vertex AI, IAM, Dataflow) е предимство.

В допълнение към вълнуващите проекти, ние също предлагаме:

• Гъвкав модел на заплащане – избирайте между фиксирана заплата или модел, базиран на приходи, където получавате X% от вашата клиентска ставка, с пълна прозрачност
• Технически форуми за непрекъснато обучение и споделяне на знания
• Социални активности за поддържане на връзка и ангажираност
• Годишна конференция извън офиса за сближаване на екипа и вдъхновение
• И най-важното – страхотен екипен дух и фокус върху удоволствието от пътуването заедно