Ingeniero de Plataforma

Acerca de CuspAI
CuspAI es la empresa de inteligencia artificial de vanguardia cuya misión es resolver los materiales innovadores necesarios para impulsar el progreso humano. Si bien la naturaleza tardó miles de millones de años en perfeccionar las moléculas, nosotros estamos aprovechando la IA para desbloquear avances en materiales valorados en billones de dólares en meses, no milenios. Nuestro equipo fundador es el más citado del mundo y está compuesto por investigadores de talla mundial en IA, química e ingeniería.

Estamos trabajando en algunos de los desafíos más difíciles e importantes, incluidos la energía, el agua limpia, el futuro de la informática y la captura de carbono, y esto es solo el comienzo de lo que nuestro "motor de búsqueda" de materiales de próxima generación desbloqueará.

Lo invitamos a ser parte de un equipo diverso e innovador en la intersección de la inteligencia artificial y la ciencia de materiales, trabajando para crear asociaciones impactantes que impulsen la innovación, la escalabilidad y la colaboración industrial. Este trabajo importa. Tu trabajo importa.

Estamos en la cúspide de la era de los materiales bajo demanda. Únase a nosotros.

El papel
A medida que crecemos, buscamos un ingeniero de plataformas con sólida experiencia en codificación Python, DevOps y plataformas en la nube para construir y mantener la infraestructura que impulsa a nuestros equipos de investigación de ML. Serás el arquitecto de los sistemas que permitan a nuestros investigadores entrenar e implementar modelos a escala.

Tu impacto
En este puesto, construirá y mantendrá la plataforma de infraestructura de aprendizaje automático que permite a nuestros investigadores de inteligencia artificial y científicos de materiales realizar experimentos de vanguardia.

Ayudará a construir y mantener toda la pila de operaciones de aprendizaje automático, desde la arquitectura de la nube hasta los canales de implementación, garantizando que nuestros equipos de investigación puedan centrarse en la ciencia mientras usted maneja los sistemas.

Formará parte de un equipo recién creado que trabajará con nuestro vicepresidente de ingeniería de ML, en el que tendrá la oportunidad de ayudar a dar forma a toda nuestra estrategia de infraestructura de ML y generar un impacto significativo en la arquitectura de nuestra plataforma.

lo que harás

• Cree la plataforma de infraestructura de aprendizaje automático: diseñe e implemente una plataforma nativa de la nube en Kubernetes que permita a los investigadores entrenar, evaluar e implementar modelos fácilmente sin preocuparse por la complejidad de la infraestructura.

• Sea propietario de MLOps Stack: implemente y mantenga canales de CI/CD, registros de modelos, sistemas de seguimiento de experimentos y automatización de implementación: el ciclo de vida completo de las operaciones de ML.

• Escalar la capacitación del modelo de aprendizaje automático distribuido: crear infraestructura para respaldar la capacitación distribuida en muchas GPU, implementando soluciones para canalizaciones de datos, puntos de control y optimización de recursos.

• Confiabilidad de la plataforma: garantice un tiempo de actividad del 99,9 % para nuestra plataforma de aprendizaje automático a través de sistemas de monitoreo, alertas y recuperación automatizada. Sea el guardián de la estabilidad de la infraestructura.

• Gestión de configuración: utilice Kapitan para gestionar configuraciones complejas de Kubernetes en múltiples entornos y garantizar implementaciones coherentes en desarrollo, preparación y producción.

• Optimización de costos: implementar estrategias de gestión de recursos para optimizar el gasto en la nube y detectar el uso ineficiente mientras maximiza el rendimiento computacional para nuestros equipos de investigación.

• Experiencia del desarrollador: cree herramientas y abstracciones que faciliten a los investigadores pasar del experimento a la producción sin un conocimiento profundo de la infraestructura.

• Colaboración interdisciplinaria: asóciese estrechamente con investigadores de aprendizaje automático, químicos, científicos de materiales e ingenieros de software para comprender sus necesidades y construir la infraestructura para proyectos innovadores.

Debe tener habilidades y calificaciones

• Usted es alguien que se entusiasma con la oportunidad de permitir que los científicos trabajen en desafíos que cambian el mundo en este dominio, con un interés personal en las aplicaciones potenciales de la tecnología que Cusp está desarrollando.

• Eres un creador de herramientas e infraestructura y disfrutas haciendo la vida lo más fácil posible para los equipos. Como parte de su interés en esta área, se mantendrá actualizado con las últimas tecnologías, herramientas y proyectos de código abierto relevantes.

• Es un ingeniero experimentado con amplia experiencia en la construcción y el mantenimiento de infraestructura de aprendizaje automático (no en el desarrollo de modelos), idealmente en entornos de nueva creación. Necesitamos que pueda comenzar a trabajar de inmediato y trabajar de forma autónoma como experto en la materia, brindando aportes y orientación sobre las mejores prácticas cuando corresponda.

• Aporta una amplia experiencia con cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes y plataformas de múltiples nubes (AWS, GCP, neoclouds).

• Tiene sólidas habilidades de programación en Python y/o Go para la automatización de la infraestructura, no solo secuencias de comandos.

• Dominio de nivel experto en infraestructura como código (IaC) utilizando flujos de trabajo Terraform, Helm, Kapitan y GitOps.

• Experiencia operando plataformas distribuidas de ML para JAX y/o PyTorch (Tensorflow sería menos relevante).

• También necesitará tener experiencia en infraestructura de GPU, específicamente en la gestión de clústeres de GPU y optimización del rendimiento.

• Experiencia previa como ingeniero de software antes de pasar a DevOps / MLOps / ML Infrastructure, o al menos escribir código con regularidad (en el trabajo y/o en su tiempo libre), ya que esto debería equiparlo con el tipo de habilidades de codificación que estamos buscando.

Puntos de bonificación (pero no críticos)

• Experiencia en el uso de nuestra pila tecnológica (Flyte, Kapitan, Pants) o herramientas similares

• Experiencia con entornos HPC y programadores de trabajos (Slurm, PBS)

• Conocimiento de la infraestructura de servicio de ML (Triton, TorchServe, KServe)

• Familiaridad con los flujos de trabajo de computación científica y la gestión de datos.

• Experiencia con plataformas de aprendizaje automático multiinquilino

• Experiencia en el apoyo a equipos de investigación (comprensión de sus necesidades únicas versus ML de producción)

Lo que ofrecemos

• Un salario competitivo: Valoramos y recompensamos el impacto y el crecimiento.

• Equidad en CuspAI: Usted tiene interés en el éxito de la empresa.

• Tiempo libre para mantenerse fresco: 28 días de vacaciones (DE, NL, UK) o 21 días de vacaciones (JP, SG, US), además de los días festivos locales...

Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/cuspai/platform-engineer-london-424820)