Ingeniero MLOps

Sobre Alta Ares

Alta Ares es un Neoprime de defensa aérea. Construimos interceptores guiados por IA para contrarrestar drones y misiles de crucero, junto con la plataforma de software que los impulsa.
Nuestros clientes son instituciones militares y de defensa alineadas con la OTAN, y nuestros sistemas se despliegan periódicamente durante ejercicios en vivo y demostraciones operativas en Europa, Medio Oriente y Asia.
Fundada en 2024, hemos crecido hasta contar con 90 personas, hemos recaudado más de 60 millones de dólares y hemos multiplicado los ingresos por 40 este año. Ahora estamos entrando en una nueva fase de expansión internacional, escalamiento industrial, recaudación de fondos y desarrollo de productos.

Rol y misión
Como ingeniero de MLOps, serás propietario de la evolución de Gamma Ulixes, la plataforma de productos de IA que impulsa tanto nuestros flujos de trabajo de desarrollo internos como las capacidades de IA de cara al cliente.
Trabajará junto con ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de software e ingenieros de DevOps para transformar prototipos de investigación en sistemas de inteligencia artificial listos para producción.
Más allá de la infraestructura, ayudará a dar forma a las herramientas, los servicios y los flujos de trabajo que aceleran todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la ingesta de datos hasta la implementación en plataformas operativas.
Este puesto es ideal para ingenieros que disfrutan creando productos, automatizando flujos de trabajo complejos y permitiendo que los sistemas de IA escale de manera confiable.

Tus responsabilidades
Plataforma de IA Gamma Ulixes

• Desarrollar y mejorar Gamma Ulixes, nuestra plataforma de IA para entrenar, evaluar e implementar modelos de aprendizaje automático.

• Desarrollar capacidades de seguimiento de experimentos, registro de modelos y gestión de conjuntos de datos.

• Diseñe flujos de trabajo de aprendizaje automático reproducibles y canales de capacitación automatizados.

• Desarrollar servicios de benchmarking, evaluación y validación de modelos.

Infraestructura de aprendizaje automático

• Diseñar una infraestructura escalable que admita la visión por computadora y el aprendizaje automático basado en trayectorias.

• Cree API y servicios backend que impulsen los flujos de trabajo de IA.

• Administrar la infraestructura de GPU, la capacitación distribuida y la orquestación de recursos.

• Mejorar el monitoreo, la observabilidad y la confiabilidad en todos los servicios de IA.

• Mantener entornos de desarrollo e implementación reproducibles.

Implementación e IA perimetral

• Construir canalizaciones de CI/CD para modelos de aprendizaje automático.

• Implementar servicios de IA en entornos de nube, locales y de borde.

• Optimice los canales de inferencia para Nvidia Jetson y el hardware integrado.

• Gestionar el empaquetado de modelos, el control de versiones y las estrategias de implementación.

• Mejorar la confiabilidad de la implementación en todos los entornos operativos.

Colaboración

• Trabajar en estrecha colaboración con ingenieros de aprendizaje automático para industrializar los flujos de trabajo de investigación.

• Colaborar con ingenieros de software para integrar capacidades de IA en productos operativos.

• Ayudar a definir estándares de ingeniería, herramientas y mejores prácticas en todo el equipo de Datos e IA.

• Contribuir a la evolución del roadmap de la plataforma de IA de Alta Ares.

Requisitos
Perfil del candidato

• Más de 3 a 5 años de experiencia como ingeniero de MLOps, ingeniero de plataforma de aprendizaje automático, ingeniero de software o ingeniero de datos trabajando en sistemas de aprendizaje automático de producción.

• Fuertes habilidades de ingeniería de software Python.

• Experiencia en diseño y operación de infraestructura de aprendizaje automático de nivel de producción.

• Sólido conocimiento de Docker, Linux y entornos en contenedores.

• Experiencia con seguimiento de experimentos de ML, registros de modelos y flujos de trabajo reproducibles.

• Experiencia en el diseño de API y servicios backend que admitan aplicaciones de IA.

• Familiaridad con CI/CD, automatización de infraestructura y desarrollo nativo de la nube.

• Fuerte mentalidad de propiedad con la capacidad de impulsar proyectos desde el diseño hasta la producción.

• Cómoda colaboración entre equipos de aprendizaje automático, software e infraestructura.

Habilidades y Valores
Propiedad del producto

• Construir productos, no sólo infraestructura.

• Centrarse en la experiencia del desarrollador y la excelencia operativa.

• Ofrecer soluciones que se adapten a equipos y clientes.

Ingeniería de Plataforma

• Diseñar sistemas de IA confiables, mantenibles y observables.

• Automatizar flujos de trabajo repetitivos.

• Mejorar continuamente la productividad de la ingeniería.

Ejecución y autonomía

• Se siente cómodo asumiendo la responsabilidad de proyectos técnicos complejos.

• Pragmático, impulsado por el impacto y práctico.

• Prosperar en entornos en rápida evolución con altos estándares técnicos.

Colaboración

• Trabaje de forma eficaz entre los equipos de IA, software e infraestructura.

• Comunicar claramente y documentar decisiones de ingeniería.

• Contribuir a una sólida cultura de ingeniería basada en la calidad y la mejora continua.

Encuentre empleo en Francia en Arbeitnow

Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/alta-ares/mlops-engineer-paris-68862)