(starszy) inżynier uczenia maszynowego

Orcrist buduje platformę analizy danych nowej generacji, korzystając z najnowocześniejszych technologii. Obsługujemy dane w skali petabajtów za pomocą zapytań trwających poniżej sekundy. Nasz produkt to platforma oparta na Kubernetes dostarczana jako B2B SaaS lub jako rozwiązanie hostowane lokalnie, obejmujące wdrożenia typu air-gap. Umożliwiamy klientom z branży obronności, egzekwowania prawa i przedsiębiorstwom przekształcanie danych o znaczeniu krytycznym w przydatne informacje.

Rola

Poszukujemy praktycznego inżyniera ML, który będzie budować i produkować nowoczesne możliwości AI w zakresie tekstu, obrazu, dźwięku i innych zastosowań ML. Będziesz pracować bezpośrednio z najnowocześniejszymi modelami typu open source — testując, oceniając, optymalizując i dostrajając je pod kątem rzeczywistych przypadków użycia produktu. Nie jest to rola skupiona na szkoleniu podstawowych modeli od podstaw czy budowaniu potoków danych. Będziesz ściśle współpracować z zespołami ds. badań, produktów i inżynierii danych, aby przenieść obiecujące modele i pomysły z eksperymentów do niezawodnych, gotowych do produkcji systemów.

Co zrobisz

• Oceniaj, porównuj i integruj modele open source dla konkretnych przypadków użycia produktów i klientów.

• Twórz i ulepszaj aplikacje oparte na LLM.

• Rozszerzaj i ulepszaj modele sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, korzystając z optymalizacji wnioskowania, oceny i dostrajania, tam gdzie to konieczne.

• Praca z NLP, tłumaczeniem, zamianą mowy na tekst/ASR, rozumieniem obrazów i dokumentów oraz powiązanymi zastosowanymi modelami sztucznej inteligencji.

• Ramy oceny projektu obejmujące jakość modelu, opóźnienia, niezawodność i koszt.

• Przenieś modele z eksperymentów do produkcji, włączając pakowanie, wdrażanie, monitorowanie i iterację.

• Optymalizacja wydajności wnioskowania i kosztów operacyjnych.

• Współpraca z zespołami ds. badań i produktów w celu przekształcania prototypów i eksperymentów w skalowalne możliwości produktu.

• Wkład w nowoczesną infrastrukturę uczenia maszynowego i MLOps, pozostając jednocześnie w kontakcie z modelami i modelowymi zachowaniami.

O tobie

• Ponad 4 lata doświadczenia w inżynierii uczenia maszynowego, stosowanej sztucznej inteligencji lub na podobnym praktycznym stanowisku w zakresie uczenia maszynowego.

• Dobra znajomość języka Python i praktyczne doświadczenie z nowoczesnymi frameworkami i bibliotekami ML, takimi jak PyTorch, Transformers i Hugging Face.

• Doświadczenie w pracy z LLM, modelami NLP, modelami mowy lub innymi nowoczesnymi generatywnymi systemami AI.

• Praktyczne doświadczenie w ocenie i eksperymentowaniu z istniejącymi modelami, a nie tylko w budowaniu infrastruktury uczenia maszynowego.

• Doświadczenie z silnikami wnioskowania, takimi jak vLLM lub SGLang, oraz platformami takimi jak NVIDIA Triton lub Ollama.

• Znajomość zagadnień dostrajania, podpowiedzi, oceny modelu, wnioskowania i wdrażania.

• Praktyczne zrozumienie formatów kodowania i kwantyzacji modeli AI oraz związanych z nimi kompromisów.

• Silne nastawienie inżynieryjne i umiejętność przekształcania eksperymentów w niezawodne, powtarzalne systemy.

• Uprawniony do pracy w Niemczech; w przypadku niektórych programów wymagana jest kontrola kontroli eksportu.

Miło to mieć

• Praktyczne doświadczenie w udostępnianiu modeli i wdrażaniu produkcyjnym przy użyciu technologii takich jak Kubernetes, KServe, NVIDIA Triton i/lub Ray Serve.

• Znajomość technik optymalizacji wnioskowania, w tym przetwarzania wsadowego, kwantyzacji, ONNX lub TensorRT.

• Znajomość języka niemieckiego (B1+) i/lub znajomość zbiorów danych dotyczących obronności lub bezpieczeństwa publicznego.

• Ekspozycja na sztuczną inteligencję geoprzestrzenną, zdjęcia satelitarne lub teledetekcję.

• Doświadczenie w pracy w ograniczonych lub regulowanych środowiskach z wymaganiami dotyczącymi infrastruktury, bezpieczeństwa lub wdrożenia.

Co oferujemy

• Najpierw zdalnie, na terenie całych Niemiec: Pracuj z dowolnego miejsca, w którym wykonujesz swoją najlepszą pracę, korzystając z regularnych spotkań zespołu w Berlinie i innych lokalizacjach poza siedzibą firmy.

• Domyślna elastyczność: Elastyczne godziny pracy pomogą Ci dostosować pracę do Twojego stylu życia.

• Twoja konfiguracja, na Twój sposób: Uzyskaj osobisty budżet na sprzęt do domowego biura, aby stworzyć przestrzeń do pracy, która będzie Ci odpowiadać.

• 30 dni urlopu: Znajdź czas, aby naładować baterie i wrócić ze świeżą energią.

• Stale się rozwijaj: inwestujemy w Twój rozwój osobisty i zawodowy.

• Zdobądź nagrodę za wpływ: Premie za wyniki są powiązane z ustalonymi celami i kluczowymi wynikami.

• Ciepłe powitanie: każdy nowy członek zespołu otrzymuje powitalną torbę z gadżetami.

• Dobrzy ludzie, dobre czasy: od przyjęć letnich i bożonarodzeniowych po regularne spotkania zespołu – znajdujemy czas na wspólne świętowanie.

• Misja, która ma znaczenie: Praca nad wyzwaniami mającymi wymierny wpływ na bezpieczeństwo publiczne i bezpieczeństwo narodowe.

Znajdź więcej anglojęzycznych ofert pracy w Niemczech na Arbeitnow

Źródło: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/orcristtechnologies/senior-machine-learning-engineer-179360)