Gerente de Ingeniería de Aprendizaje Automático

Sobre nosotros
En Trainline, nuestro propósito es potenciar opciones de viaje más ecológicas, conectando personas y lugares. Trainline permite a millones de viajeros encontrar y reservar billetes con la mejor relación calidad-precio entre aerolíneas, tarifas y opciones de viaje a través de nuestra aplicación móvil, sitio web y canales de socios B2B altamente valorados.
Los grandes viajes comienzan con Trainline 🚄
Somos la plataforma ferroviaria independiente líder en Europa y ayudamos a millones de viajeros a encontrar y reservar viajes en tren y autocar con la mejor relación calidad-precio a través de nuestra aplicación, sitio web y canales asociados.
Nuestro trabajo es hacer que la elección de viajes ecológicos sea la mejor opción. Al crear una mejor experiencia de viaje en tren, ayudamos a que más personas elijan el tren, creando un impacto positivo para los clientes, nuestro negocio y el planeta.
Somos un equipo de más de 1.000 Trainliners de más de 50 nacionalidades, que trabajamos en Londres, París, Barcelona, ​​Milán, Edimburgo y Madrid. Ahora es un momento fantástico para unirse a nosotros y ayudar a dar forma al futuro de los viajes.
Presentamos el equipo de inteligencia artificial y aprendizaje automático de Trainline 👋
El aprendizaje automático está en el centro de la misión de Trainline de ayudar a millones de personas a tomar decisiones de viaje sostenibles todos los días. Nuestros modelos y agentes de IA ayudan a los clientes cuando los viajes salen mal, potencian la búsqueda y las recomendaciones en nuestras aplicaciones y sitio web, encuentran las mejores tarifas mediante la optimización de precios y rutas, personalizan la experiencia con IA generativa y hacen que nuestro marketing digital sea más inteligente. Nuestros equipos son dueños del ciclo de vida completo, desde la idea hasta la producción, y trabajan en estrecha colaboración con colegas de toda la empresa para aumentar el impacto del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en Trainline.
Buscamos un gerente de ingeniería de aprendizaje automático para liderar un equipo de 7 ingenieros de aprendizaje automático e ingenieros de datos dentro de nuestro pilar de experiencia central, que cubre búsqueda, suministro y comercio. El trabajo de su equipo es fundamental para que los clientes encuentren, comparen y compren sus boletos. Serás responsable de lo que tu equipo envía y cómo lo envía: la calidad de los sistemas, el ritmo de entrega y el crecimiento de las personas que los construyen. Trabajará junto con científicos de datos, ingenieros de software y gerentes de productos. Estará lo suficientemente cerca del trabajo técnico para tomar buenas decisiones en materia de arquitectura, compensaciones y riesgos. Lo que nos une es la curiosidad, el amor por lo que hacemos y el deseo de hacer de los viajes sostenibles la elección fácil.

En este rol, podrás... 🚄

• Liderar, entrenar y hacer crecer un equipo de ingenieros de datos y aprendizaje automático. Eso significa establecer expectativas claras, brindar retroalimentación periódica, gestionar el desempeño y crear un equipo inclusivo donde las personas hagan su mejor trabajo.

• Contratar para el equipo, definir los roles que necesitamos y llevar a cabo un proceso de entrevista justo y riguroso.

• Entrega propia: planifique y establezca prioridades con sus socios de productos en Búsqueda, Suministro y Comercio, desbloquee el equipo y envíe sistemas de aprendizaje automático e inteligencia artificial que impulsen resultados comerciales y de clientes medibles.

• Establezca la dirección técnica para los sistemas de su equipo, incluida la arquitectura, la construcción versus la compra y sepa cuándo un enfoque más simple supera a uno más sofisticado.

• Asegúrese de que el equipo se desarrolle bien durante todo el ciclo de vida: canales de datos confiables, características de alta calidad, evaluación rigurosa en línea y fuera de línea (incluidas pruebas A/B), implementación confiable, monitoreo y mantenimiento continuo.

• Liderar el equipo en la creación de sistemas agentic de nivel de producción, utilizando arneses de orquestación como LangGraph para diseñar flujos de trabajo de varios pasos, uso de herramientas y controles humanos en el circuito.

• Hacer de la evaluación una disciplina de ingeniería de primera clase para el LLM y el trabajo de agente. Eso significa conjuntos de evaluación seleccionados, revisión humana y de juez de LLM, seguimiento, pruebas de regresión de indicaciones y agentes, y monitoreo en línea de la calidad, el costo y la latencia.

• Establecer las barreras para el uso responsable de la IA, cubriendo seguridad, privacidad y alternativas claras cuando un agente no debería actuar por sí solo.

• Elevar el nivel de la práctica de ingeniería a través de revisiones de código y diseño, CI/CD, MLOps, observabilidad y disponibilidad.

• Construir relaciones sólidas con líderes sénior y equipos de socios, explicando el progreso, las compensaciones y el impacto en un lenguaje sencillo.

• Contribuir a nuestra comunidad de IA y ML más amplia y ayudar a mantener una cultura de aprendizaje, curiosidad y experimentación.

Nos encantaría saber de usted si tiene... 🔎

• Experiencia en ingeniería de gestión de línea, incluida la contratación, la gestión del desempeño y el desarrollo profesional.

• Una sólida experiencia como ingeniero de aprendizaje automático, con un historial de llevar modelos a producción y mantenerlos saludables a escala.

• Suficiente base en ingeniería de datos (canalizaciones, modelado de datos y calidad de datos) para liderar a los ingenieros de datos, así como a los ingenieros de ML.

• Sólidos fundamentos de ingeniería de software y Python, con suficiente profundidad práctica para revisar el código y los diseños de manera creíble.

• Profundidad en al menos un área, como clasificación y recomendación, modelado predictivo, optimización o PNL, respaldada por una sólida comprensión de estadística, experimentación e ingeniería de funciones.

• Experiencia con infraestructura de aprendizaje automático moderna en una importante plataforma en la nube, idealmente AWS, que cubra procesamiento de datos distribuidos, orquestación, gestión de modelos e infraestructura como código.

• Experiencia práctica en el envío de sistemas basados en agentes o LLM, incluidos marcos de orquestación de agentes, uso de herramientas, RAG y ajustes donde se gana su lugar.

• Un enfoque disciplinado para evaluar LLM y sistemas de agentes, utilizando herramientas como Braintrust, y una visión clara sobre cómo saber si un agente está funcionando bien en producción.

• Comunicación clara con colegas técnicos y no técnicos, y buen juicio sobre las prioridades cuando hay más que hacer que personas para hacerlo.

Nuestra pila tecnológica 💻
Construimos principalmente en Python en AWS y elegimos herramientas por lo que hacen en producción en lugar de por ser novedosas. No es necesario que lo sepas todo el primer día.

• Datos y computación: S3, Athena, Spark en EMR, SQL

• Orquestación y MLOps: Airflow, MLflow, Docker, ECS, Terraform, GitHub Actions para CI/CD…

Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/trainline/machine-learning-engineering-manager-london-162059)