Leitender Ingenieur, Maschinelles Lernen

Über die Rolle
Heutzutage nutzen über 5 Milliarden Benutzer grundlegende Anwendungen wie E-Mail, Notizen, Aufgaben und Kalender, und diese sind nicht auf KI-basiert. Unsere Mission ist es, proaktive Anwendungen für jeden auf der Welt zu entwickeln, der nicht an komplexe Eingabeaufforderungen gewöhnt ist. Unser Ziel ist es, Gespräche, Besorgungen, Organisation und Arbeitsabläufe mit minimaler oder gar keiner Aufforderung intelligent zu gestalten.
Unser Produkt konzentriert sich auf die Erzielung einer hohen Zuverlässigkeit für lang andauernde Arbeitsabläufe, dauerhaften Kontext und die Erledigung realer Aufgaben. Wir glauben, dass Produkte Halluzinationen erheblich reduzieren werden
Unser Ziel ist es, das Leben jedes Einzelnen so zu organisieren, dass wir alle Zeit mit wertvollen und bedeutungsvollen Dingen verbringen können
Als leitender Ingenieur für maschinelles Lernen besitzen Sie die Ausführungsebene unserer Intelligenz und verwandeln Forschungs- und Modellfunktionen in zuverlässige, skalierbare Produktionssysteme.
Sie arbeiten über den gesamten Modelllebenszyklus hinweg: Daten, Training, Bewertung, Inferenz und Bereitstellung. Dies ist eine praktische Führungsrolle für jemanden, der an der Schnittstelle von Forschung, Systemen und Produkt agieren möchte.

Was Sie besitzen werden

• Besitzen Sie die End-to-End-ML-Systeme, die unser Unternehmen antreiben, von Daten und Schulung bis hin zu Auswertung, Inferenz und Bereitstellung.

• Erstellen und entwickeln Sie Trainings- und Feinabstimmungspipelines für große Modelle.

• Entwerfen Sie Bewertungssysteme, die Leistungsfähigkeit, Robustheit, Sicherheit und reale Produktleistung messen.

• Entwerfen Sie leistungsstarke Inferenzsysteme und optimieren Sie Latenz, GPU-Auslastung, Speicher, Kosten und Zuverlässigkeit.

• Erstellen Sie Datenpipelines und -systeme für hochwertige reale und synthetische Trainingsdaten.

• Erstellen Sie eine zuverlässige Produktionsinfrastruktur für die Bereitstellung, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung von Modellen.

• Enge Zusammenarbeit mit Forschung und Anwendungstechnik, um Modellfunktionen in Produktverbesserungen umzusetzen.

• Treffen Sie pragmatische technische Kompromisse und führen Sie schnelle Iterationen basierend auf der realen Leistung durch.

Was wir suchen

• Erfahrung im Bau und Versand von ML-Systemen, die in der Produktion eingesetzt werden, nicht nur von Forschungsprototypen.

• Ausgeprägtes Verständnis für modernes Training, Feinabstimmung, Auswertung und Schlussfolgerung großer Modelle.

• Starke Software-Engineering- und Systemgrundlagen.

• Erleben Sie den Betrieb von ML-Workloads in sinnvollem Umfang, insbesondere GPU-basierte Systeme.

• Starkes technisches Urteilsvermögen und die Fähigkeit, mehrdeutige Probleme selbstständig zu lösen.

• Eine Vorliebe für Experimente, Messungen und Versand.

• Hohe Ansprüche an Korrektheit, Zuverlässigkeit und Produktionsqualität.

Ergebnisse

• Forschung und Modelle lassen sich zuverlässig in serienreife Lösungen mit klaren Leistungs- und Qualitätszielen umsetzen.

• ML-Pipelines, Trainingsschleifen und Inferenzsysteme sind stabil, effizient und wartbar.

• Produktionsprobleme werden schnell erkannt, behoben und gelöst, wodurch die Auswirkungen auf die Benutzer minimiert werden.

• Die Teammitglieder werden unterstützt, aufeinander abgestimmt und sind in der Lage, wirkungsvolle ML-Arbeit mit minimaler Reibung zu liefern.

• Iterationen an Modellen und Systemen sind messbar, sicher und verbessern die Benutzererfahrung im Laufe der Zeit.

Tech-Stack

• Python

• PyTorch / JAX

• GPU-basiertes Trainings- und Inferenzsystem

Ideale Erfahrung

• Sie haben echte ML-Systeme erstellt oder ausgeliefert, die von Menschen verwendet werden, und nicht nur Demos.

• Sie können problemlos mit großen Modellen arbeiten und deren Fehlermodi verstehen.

• Sie schreiben starken Code in Produktionsqualität und legen Wert auf Systemkorrektheit.

Wie wir arbeiten
Wir sind ein kleines, praxisorientiertes Team mit hoher Talentdichte. Von Ingenieuren wird ein breites Verantwortungsbewusstsein erwartet und es wird erwartet, dass sie ein ausgeprägtes Urteilsvermögen an den Tag legen und selbstständig handeln.
Wir treffen Entscheidungen schnell, arbeiten eng zusammen und bringen Geschwindigkeit mit technischen Grundlagen in Einklang. Uns geht es weniger um den Prozess als vielmehr darum, etwas Außergewöhnliches zu schaffen.

Interviewprozess
Wenn es den Anschein hat, dass es passt, planen wir drei, aber nicht mehr als vier Vorstellungsgespräche.
Bewerbungen werden von unseren technischen Teammitgliedern bewertet. Vorstellungsgespräche werden über virtuelle Meetings und/oder vor Ort durchgeführt.
Wir legen Wert auf Transparenz und Effizienz und erwarten daher eine schnelle Entscheidung. Wenn Sie die von uns gesuchten außergewöhnlichen Fähigkeiten und Denkweisen unter Beweis gestellt haben, unterbreiten wir Ihnen ein Angebot, sich uns anzuschließen. Dies ist nicht nur ein Stellenangebot; Es ist eine Einladung, Teil eines Teams zu sein, das dafür sorgt, dass die KI Milliarden Menschen auf der ganzen Welt praktische Vorteile bringt.
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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/bjak/lead-engineer-machine-learning-london-437628)