Ingeniero de operaciones de aprendizaje automático

Sobre nosotros
Harmattan AI es un sistema de defensa de próxima generación que construye sistemas de defensa autónomos y escalables. Tras el cierre de una Serie B de 200 millones de dólares, que valora la empresa en 1.400 millones de dólares, estamos ampliando nuestros equipos y capacidades para entregar sistemas de misión crítica a las fuerzas aliadas.
Nuestro trabajo está guiado por valores claros: desarrollar tecnologías con impacto en el mundo real, buscar la excelencia en todo lo que hacemos, establecer objetivos ambiciosos y asumir los desafíos técnicos más difíciles. Operamos en un entorno exigente donde se espera rigor, propiedad y ejecución.

SOBRE EL PAPEL
Nuestros equipos de ML crean y optimizan los modelos en el centro de nuestra pila de autonomía. A medida que un equipo crece, el flujo de trabajo en el que se ejecutan los modelos debe pasar de una configuración manual y desarrollada orgánicamente a una base controlada, automatizada y reproducible.
Como ingeniero de MLOps, que opera desde París, Lausana o Zurich, será propietario de esa maquinaria, a través de procesos de capacitación y evaluación, CI, seguimiento de experimentos y reproducibilidad, de modo que los modelos se entrenen, se evalúen y se comparen de manera controlada y repetible. Libera a los modeladores para que se centren en los modelos en lugar de en la infraestructura y establece el estándar sobre el que se basa el equipo.
RESPONSABILIDADES

• Canalizaciones de capacitación y evaluación: cree y mantenga las canalizaciones de capacitación y evaluación reproducibles que ejecutan los modeladores, junto con las plantillas de canalización y las herramientas en las que se basan. El veredicto sobre la calidad del modelo queda en manos de los modelistas.

• CI y reproducibilidad: lleve la CI al trabajo de aprendizaje automático y haga que las ejecuciones sean realmente comparables entre código, configuración y modelos.

• Registro de modelos: mantenga un registro del ciclo de vida del modelo, desde el entorno de pruebas hasta la producción.

• Seguimiento y registro de experimentos: mantenga los resultados comparables y rastreables en todo el equipo.

• Automatización de pruebas: ayude a conectar las pruebas en el dispositivo y en el circuito del hardware a la automatización y recopile los resultados.

REQUISITOS DEL CANDIDATO

• Antecedentes educativos: un título en un campo STEM o experiencia práctica equivalente. La experiencia práctica en canalización, CI y reproducibilidad importa más que el título específico.

• Experiencia MLOps: creación y mantenimiento de canalizaciones de aprendizaje automático, CI y seguimiento de experimentos en un entorno de producción o investigación real, idealmente tomando un flujo manual y haciéndolo controlado y reproducible.

• Ingeniería: Fuerte en Python e ingeniería de software para infraestructura.

• Bonificación: experimente el cableado de tuberías para realizar pruebas en el dispositivo o en el circuito de hardware.

• Atributos: sistemático, con mentalidad de confiabilidad y orientado al servicio para que el equipo esté capacitado, sea pragmático y bueno para reducir la fricción.

• Compromiso: 100 % de dedicación a la misión de Harmattan AI de proporcionar una ventaja defensiva a las naciones aliadas a través de tecnología ética y de alto impacto.

Esperamos saber cómo puede ayudar a dar forma al futuro de los sistemas de defensa autónomos en Harmattan AI.
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Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/signal-processing-engineer-rf-processing-analytics/ml-ops-engineer-paris-403641)