Główny inżynier ds. uczenia maszynowego

O roli
Obecnie ponad 5 miliardów użytkowników korzysta z podstawowych aplikacji, takich jak poczta e-mail, notatki, zadania, kalendarz i nie są one natywne dla sztucznej inteligencji. Naszą misją jest budowanie proaktywnych aplikacji dla każdego na świecie, kto nie jest przyzwyczajony do skomplikowanych podpowiedzi. Naszym celem jest zapewnienie inteligencji rozmowom, sprawom, organizowaniu i przepływom pracy, przy minimalnym wsparciu lub bez podpowiedzi.
Nasz produkt koncentruje się na osiągnięciu wysokiej niezawodności w przypadku długotrwałych przepływów pracy, trwałego kontekstu i realizacji zadań w świecie rzeczywistym. Wierzymy, że produkty znacznie zmniejszą halucynacje
Naszym celem jest takie uporządkowanie życia każdego człowieka, aby każdy mógł spędzać czas na rzeczach wartościowych i znaczących
Jako główny inżynier ds. uczenia maszynowego jesteś właścicielem warstwy wykonawczej naszej inteligencji, przekształcającej możliwości badawcze i modelowe w niezawodne, skalowalne systemy produkcyjne.
Będziesz pracować w całym cyklu życia modelu: danych, szkoleniu, ocenie, wnioskowaniu i wdrażaniu. Jest to praktyczna rola przywódcza dla kogoś, kto chce działać na styku badań, systemów i produktu.

Co będziesz posiadać

• Posiadaj kompleksowe systemy uczenia maszynowego obsługujące naszą firmę, od danych i szkoleń po ocenę, wnioskowanie i wdrażanie.

• Twórz i rozwijaj potoki szkoleniowe i dostrajające dla dużych modeli.

• Projektuj systemy oceny, które mierzą możliwości, solidność, bezpieczeństwo i wydajność produktu w świecie rzeczywistym.

• Projektuj wysokowydajne systemy wnioskowania, optymalizując opóźnienia, wykorzystanie procesora graficznego, pamięć, koszt i niezawodność.

• Twórz potoki i systemy danych dla wysokiej jakości rzeczywistych i syntetycznych danych szkoleniowych.

• Stworzenie niezawodnej infrastruktury produkcyjnej do wdrażania, monitorowania i ciągłego ulepszania modeli.

• Ściśle współpracuj z badaniami i inżynierią zastosowań, aby przekształcić możliwości modelu w ulepszenia produktu.

• Dokonuj pragmatycznych kompromisów technicznych i szybko wykonuj iteracje w oparciu o wydajność w świecie rzeczywistym.

Czego szukamy

• Doświadczenie w budowaniu i wysyłaniu systemów ML stosowanych w produkcji, a nie tylko prototypów badawczych.

• Silne zrozumienie współczesnego szkolenia na dużych modelach, dostrajania, oceny i wnioskowania.

• Solidne podstawy inżynierii oprogramowania i systemów.

• Doświadczenie w obsłudze obciążeń ML na znaczącą skalę, zwłaszcza w systemach opartych na procesorach graficznych.

• Silna ocena techniczna i umiejętność samodzielnego poruszania się w niejednoznacznych problemach.

• Skłonność do eksperymentów, pomiarów i wysyłki.

• Wysokie standardy poprawności, niezawodności i jakości produkcji.

Wyniki

• Badania i modele niezawodnie przekładają się na rozwiązania gotowe do produkcji z jasnymi celami w zakresie wydajności i jakości.

• Potoki uczenia maszynowego, pętle szkoleniowe i systemy wnioskowania są stabilne, wydajne i łatwe w utrzymaniu.

• Problemy produkcyjne są wykrywane, debugowane i szybko rozwiązywane, minimalizując wpływ na użytkownika.

• Członkowie zespołu otrzymują wsparcie, dopasowanie i są w stanie realizować efektywną pracę z zakresu uczenia maszynowego przy minimalnym tarciu.

• Iteracje modeli i systemów są mierzalne, bezpieczne i z biegiem czasu poprawiają komfort użytkownika.

Stos technologii

• Pythona

• PyTorch/JAX

• System szkolenia i wnioskowania oparty na GPU

Idealne doświadczenie

• Zbudowałeś lub dostarczyłeś prawdziwe systemy uczenia maszynowego używane przez ludzi, a nie tylko demonstracje.

• Czujesz się komfortowo pracując z dużymi modelami i rozumiejąc ich tryby awarii.

• Piszesz mocny kod na poziomie produkcyjnym i dbasz o poprawność systemu.

Jak pracujemy
Jesteśmy małym, praktycznym zespołem o dużym zagęszczeniu talentów. Inżynierowie mają szeroką odpowiedzialność i oczekuje się od nich, że będą kierować się zdrowym rozsądkiem i działać niezależnie.
Szybko podejmujemy decyzje, ściśle ze sobą współpracujemy i równoważymy szybkość z podstawami inżynierii. Mniej dbamy o proces, a bardziej o budowanie czegoś wyjątkowego.

Proces wywiadu
Jeśli okaże się, że pasujemy, dojdziemy do harmonogramu 3, ale nie więcej niż 4 rozmowy kwalifikacyjne.
Wnioski są oceniane przez członków naszego zespołu technicznego. Rozmowy kwalifikacyjne będą prowadzone w formie spotkań wirtualnych i/lub na miejscu.
Cenimy przejrzystość i efektywność, dlatego spodziewaj się szybkiej decyzji. Jeśli wykazałeś się wyjątkowymi umiejętnościami i nastawieniem, którego szukamy, przedłużymy ofertę dołączenia do nas. To nie jest tylko oferta pracy; to zaproszenie do bycia częścią zespołu, który zapewnia sztuczną inteligencję, aby zapewnić praktyczne korzyści miliardom na całym świecie.
Znajdź oferty pracy w Wielkiej Brytanii na Arbeitnow

Źródło: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/bjak/lead-engineer-machine-learning-london-437628)