Empleo
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Científico de datos, IA/ML
Precio a consultar
Detalles
- Tipo de empleo
- Jornada completa
- Remoto
- Sí
- Empresa
- Gremlin
- Nivel
- Any
Descripción
Traducido automáticamente de English. El texto original es el oficial. Traducción automática — se está preparando una más precisa.
Científico de datos, IA/ML
Descripción del puesto:
Los complejos y acelerados sistemas actuales se han convertido en un campo minado de riesgos de confiabilidad, cualquiera de los cuales podría causar una interrupción que cueste millones y destruya la confianza del cliente. Es por eso que los equipos de alta disponibilidad utilizan Gremlin para encontrar y solucionar riesgos de confiabilidad antes de que se conviertan en incidentes.
Gremlin Reliability Platform ayuda a los equipos de software a monitorear y probar proactivamente sus sistemas para detectar riesgos de confiabilidad comunes, crear y hacer cumplir estándares de confiabilidad y automatizar sus prácticas de confiabilidad en toda la organización. Como líder de la industria en ingeniería del caos y pruebas de confiabilidad, trabajamos con cientos de las organizaciones más grandes del mundo donde la alta disponibilidad no es negociable.
Acerca del papel del científico de datos, AI/ML
Como científico de datos, IA/ML en Gremlin, tendrá la oportunidad de mejorar la confiabilidad de Internet en general al convertir millones de experimentos de ingeniería del caos en análisis y remediación de fallas automatizadas. Podrá aprovechar su experiencia en aprendizaje automático aplicado para informar la dirección del producto y resolver problemas técnicos complejos que impactan directamente a nuestros clientes (que van desde Fortune 500 hasta organizaciones más pequeñas). Trabajará en estrecha colaboración con un pequeño y talentoso equipo de ingeniería centrado en la calidad, la entrega y la previsibilidad con énfasis en brindar a nuestros clientes una excelente experiencia de usuario.
En este rol, podrás:
• Analizar el conjunto de datos patentado de Gremlin de millones de experimentos de ingeniería del caos para identificar patrones de falla, causas fundamentales y señales de resiliencia en sistemas distribuidos complejos.
• Preentrenamiento y ajuste de modelos de aprendizaje automático que detectan, clasifican y explican automáticamente las fallas observadas durante los experimentos de caos.
• Construir sistemas inteligentes que ofrezcan recomendaciones de corrección automatizadas y, eventualmente, orquestación, aprendiendo de los resultados de experimentos históricos y el comportamiento del sistema.
• Desarrollar canales de datos escalables y almacenes de características para procesar, enriquecer y servir grandes volúmenes de datos experimentales tanto para el entrenamiento de modelos como para la inferencia en tiempo real.
• Colaborar estrechamente con ingenieros de plataforma y SRE para integrar capacidades de remediación y análisis de fallas impulsadas por IA directamente en el producto principal de Gremlin.
• Aplicar técnicas avanzadas, incluida la inferencia causal, el aprendizaje automático de gráficos, el modelado de series temporales y el aprendizaje por refuerzo, para mejorar continuamente la precisión y la capacidad de acción del análisis de fallas automatizado.
• Traducir los conocimientos de millones de experimentos de caos en funciones impulsadas por IA que ayudan a los clientes a comprender automáticamente el radio de la explosión, identificar las causas fundamentales y acelerar la recuperación.
• Investigar y producir enfoques de aprendizaje automático novedosos, incluidos sistemas de inteligencia artificial y agentes, que conviertan los datos brutos de experimentos de caos en estrategias de remediación confiables y automatizadas.
Esperamos que tengas:
• Experiencia como solucionador de problemas autónomo y colaborativo con fuertes habilidades de comunicación.
• Más de 5 años de experiencia profesional en la creación y producción de aprendizaje automático, idealmente para sistemas distribuidos, infraestructura o casos de uso de DevOps y SRE con más años de experiencia general en desarrollo de software.
• Experiencia práctica con técnicas como la inferencia causal, el aprendizaje automático de gráficos, el modelado de series temporales o el aprendizaje por refuerzo.
• Experiencia en la creación de canales de datos y almacenes de funciones que admitan tanto la capacitación fuera de línea como la inferencia en tiempo real.
• Experiencia con entornos y prácticas de desarrollo ágiles.
• Firme defensor y practicante de la experimentación rigurosa, la evaluación de modelos y las mejores prácticas de ingeniería.
• Comodidad al asociarse con ingenieros de plataformas y SRE para convertir la investigación en características de productos enviados.
• Fuerte en descomponer problemas ambiguos en acciones e hitos concretos.
Experiencia adicional:
• Experiencia con ingeniería del caos, ingeniería de confiabilidad del sitio o sistemas distribuidos.
• Antecedentes en sistemas de IA agentes o inferencia causal a gran escala en producción.
• Experiencia en la implementación de herramientas MLOps, como servicio de modelos, monitoreo o infraestructura de tienda de funciones.
• Trabajar en entornos remotos primero
• Ha estado de guardia y ha participado en un programa de gestión de incidentes.
*El puesto no ofrece beneficios laborales de patrocinio.
**Si cree que no cumple con todos los criterios anteriores pero aún está interesado en el trabajo, presente su solicitud. Nadie marca todas las casillas, buscamos candidatos que sean particularmente fuertes en algunas áreas y que tengan cierto interés y capacidades en otras.
Compensación
Esperamos que el rango salarial para este puesto sea de entre 220 000 y 290 000 dólares. Reconocemos que el salario varía de persona a persona según el nivel de experiencia y agradecemos las conversaciones directas al respecto. La oferta final variará según la evaluación de las habilidades y capacidades del candidato y nuestro presupuesto y datos de mercado.
Gremlin ofrece paquetes de compensación total competitivos que incluyen 401k Matching, Equity y otros beneficios como tiempo libre flexible y vacaciones pagadas de la empresa.
Acerca de Gremlin:
Gremlin es un equipo de veteranos de la industria y personas ansiosas por aprender unos de otros. Establecemos el estándar de confiabilidad y equipamos a las organizaciones líderes con la mentalidad y la experiencia necesarias para impulsar mejoras en la confiabilidad que hagan avanzar al mundo. Contamos con el respaldo de inversores de primer nivel Index Ventures, Amplify Partners y Redpoint Ventures. Nuestros clientes nos aman y estamos encantados de ser socios de su éxito.
¿Qué nos importa?
Nos preocupamos por nuestra gente
Las personas son nuestros diferenciadores críticos. La empresa se esfuerza por tratar a nuestra gente con respeto, empatía y dignidad. Esperamos que nuestra gente se trate entre sí de manera similar. En ambos casos, asumiremos buenas intenciones. Todos son bienvenidos en Gremlin. Sabemos que nuestras diferencias nos hacen más fuertes y que nuestras mejores ideas y contribuciones pueden provenir de cualquier persona en cualquier nivel.
Nos preocupamos por la colaboración...
Fuente: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/152746-data-scientist-ai-ml)
Descripción del puesto:
Los complejos y acelerados sistemas actuales se han convertido en un campo minado de riesgos de confiabilidad, cualquiera de los cuales podría causar una interrupción que cueste millones y destruya la confianza del cliente. Es por eso que los equipos de alta disponibilidad utilizan Gremlin para encontrar y solucionar riesgos de confiabilidad antes de que se conviertan en incidentes.
Gremlin Reliability Platform ayuda a los equipos de software a monitorear y probar proactivamente sus sistemas para detectar riesgos de confiabilidad comunes, crear y hacer cumplir estándares de confiabilidad y automatizar sus prácticas de confiabilidad en toda la organización. Como líder de la industria en ingeniería del caos y pruebas de confiabilidad, trabajamos con cientos de las organizaciones más grandes del mundo donde la alta disponibilidad no es negociable.
Acerca del papel del científico de datos, AI/ML
Como científico de datos, IA/ML en Gremlin, tendrá la oportunidad de mejorar la confiabilidad de Internet en general al convertir millones de experimentos de ingeniería del caos en análisis y remediación de fallas automatizadas. Podrá aprovechar su experiencia en aprendizaje automático aplicado para informar la dirección del producto y resolver problemas técnicos complejos que impactan directamente a nuestros clientes (que van desde Fortune 500 hasta organizaciones más pequeñas). Trabajará en estrecha colaboración con un pequeño y talentoso equipo de ingeniería centrado en la calidad, la entrega y la previsibilidad con énfasis en brindar a nuestros clientes una excelente experiencia de usuario.
En este rol, podrás:
• Analizar el conjunto de datos patentado de Gremlin de millones de experimentos de ingeniería del caos para identificar patrones de falla, causas fundamentales y señales de resiliencia en sistemas distribuidos complejos.
• Preentrenamiento y ajuste de modelos de aprendizaje automático que detectan, clasifican y explican automáticamente las fallas observadas durante los experimentos de caos.
• Construir sistemas inteligentes que ofrezcan recomendaciones de corrección automatizadas y, eventualmente, orquestación, aprendiendo de los resultados de experimentos históricos y el comportamiento del sistema.
• Desarrollar canales de datos escalables y almacenes de características para procesar, enriquecer y servir grandes volúmenes de datos experimentales tanto para el entrenamiento de modelos como para la inferencia en tiempo real.
• Colaborar estrechamente con ingenieros de plataforma y SRE para integrar capacidades de remediación y análisis de fallas impulsadas por IA directamente en el producto principal de Gremlin.
• Aplicar técnicas avanzadas, incluida la inferencia causal, el aprendizaje automático de gráficos, el modelado de series temporales y el aprendizaje por refuerzo, para mejorar continuamente la precisión y la capacidad de acción del análisis de fallas automatizado.
• Traducir los conocimientos de millones de experimentos de caos en funciones impulsadas por IA que ayudan a los clientes a comprender automáticamente el radio de la explosión, identificar las causas fundamentales y acelerar la recuperación.
• Investigar y producir enfoques de aprendizaje automático novedosos, incluidos sistemas de inteligencia artificial y agentes, que conviertan los datos brutos de experimentos de caos en estrategias de remediación confiables y automatizadas.
Esperamos que tengas:
• Experiencia como solucionador de problemas autónomo y colaborativo con fuertes habilidades de comunicación.
• Más de 5 años de experiencia profesional en la creación y producción de aprendizaje automático, idealmente para sistemas distribuidos, infraestructura o casos de uso de DevOps y SRE con más años de experiencia general en desarrollo de software.
• Experiencia práctica con técnicas como la inferencia causal, el aprendizaje automático de gráficos, el modelado de series temporales o el aprendizaje por refuerzo.
• Experiencia en la creación de canales de datos y almacenes de funciones que admitan tanto la capacitación fuera de línea como la inferencia en tiempo real.
• Experiencia con entornos y prácticas de desarrollo ágiles.
• Firme defensor y practicante de la experimentación rigurosa, la evaluación de modelos y las mejores prácticas de ingeniería.
• Comodidad al asociarse con ingenieros de plataformas y SRE para convertir la investigación en características de productos enviados.
• Fuerte en descomponer problemas ambiguos en acciones e hitos concretos.
Experiencia adicional:
• Experiencia con ingeniería del caos, ingeniería de confiabilidad del sitio o sistemas distribuidos.
• Antecedentes en sistemas de IA agentes o inferencia causal a gran escala en producción.
• Experiencia en la implementación de herramientas MLOps, como servicio de modelos, monitoreo o infraestructura de tienda de funciones.
• Trabajar en entornos remotos primero
• Ha estado de guardia y ha participado en un programa de gestión de incidentes.
*El puesto no ofrece beneficios laborales de patrocinio.
**Si cree que no cumple con todos los criterios anteriores pero aún está interesado en el trabajo, presente su solicitud. Nadie marca todas las casillas, buscamos candidatos que sean particularmente fuertes en algunas áreas y que tengan cierto interés y capacidades en otras.
Compensación
Esperamos que el rango salarial para este puesto sea de entre 220 000 y 290 000 dólares. Reconocemos que el salario varía de persona a persona según el nivel de experiencia y agradecemos las conversaciones directas al respecto. La oferta final variará según la evaluación de las habilidades y capacidades del candidato y nuestro presupuesto y datos de mercado.
Gremlin ofrece paquetes de compensación total competitivos que incluyen 401k Matching, Equity y otros beneficios como tiempo libre flexible y vacaciones pagadas de la empresa.
Acerca de Gremlin:
Gremlin es un equipo de veteranos de la industria y personas ansiosas por aprender unos de otros. Establecemos el estándar de confiabilidad y equipamos a las organizaciones líderes con la mentalidad y la experiencia necesarias para impulsar mejoras en la confiabilidad que hagan avanzar al mundo. Contamos con el respaldo de inversores de primer nivel Index Ventures, Amplify Partners y Redpoint Ventures. Nuestros clientes nos aman y estamos encantados de ser socios de su éxito.
¿Qué nos importa?
Nos preocupamos por nuestra gente
Las personas son nuestros diferenciadores críticos. La empresa se esfuerza por tratar a nuestra gente con respeto, empatía y dignidad. Esperamos que nuestra gente se trate entre sí de manera similar. En ambos casos, asumiremos buenas intenciones. Todos son bienvenidos en Gremlin. Sabemos que nuestras diferencias nos hacen más fuertes y que nuestras mejores ideas y contribuciones pueden provenir de cualquier persona en cualquier nivel.
Nos preocupamos por la colaboración...
Fuente: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/152746-data-scientist-ai-ml)
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Fuente: Gremlin
Publicación proporcionada por Gremlin.
