Inżynier Platformy

O CuspAI
CuspAI to wiodąca firma zajmująca się sztuczną inteligencją, której misją jest znalezienie przełomowych materiałów potrzebnych do napędzania postępu ludzkości. Podczas gdy natura potrzebowała miliardów lat na udoskonalenie cząsteczek, my wykorzystujemy sztuczną inteligencję, aby odblokować przełomowe materiały warte biliony dolarów w ciągu miesięcy, a nie tysiącleci. Nasz zespół założycielski jest najczęściej cytowany na świecie i składa się ze światowej klasy badaczy zajmujących się sztuczną inteligencją, chemią i inżynierią.

Pracujemy nad niektórymi z najtrudniejszych i najważniejszych wyzwań, w tym energią, czystą wodą, przyszłością obliczeń i wychwytywaniem dwutlenku węgla, a to dopiero początek możliwości, jakie odblokuje nasza „wyszukiwarka” materiałów nowej generacji.

Zapraszamy Cię do bycia częścią zróżnicowanego, innowacyjnego zespołu na styku sztucznej inteligencji i inżynierii materiałowej, pracującego nad tworzeniem wpływowych partnerstw, które napędzają innowacje, skalowalność i współpracę branżową. Ta praca ma znaczenie. Twoja praca ma znaczenie.

Jesteśmy u progu ery materiałów na żądanie. Dołącz do nas.

Rola
W miarę naszego rozwoju poszukujemy inżyniera platformy ze znajomością programowania w języku Python, DevOps i platform chmurowych, który będzie w stanie zbudować i utrzymać infrastrukturę, która napędza nasze zespoły badawcze zajmujące się uczeniem maszynowym. Będziesz architektem systemów, które umożliwią naszym badaczom szkolenie i wdrażanie modeli na dużą skalę.

Twój wpływ
Na tym stanowisku będziesz budować i utrzymywać platformę infrastruktury ML, która umożliwia naszym badaczom AI i materiałoznawcom przeprowadzanie najnowocześniejszych eksperymentów.

Pomożesz zbudować i utrzymać cały stos operacji uczenia maszynowego – od architektury chmury po potoki wdrożeniowe – zapewniając, że nasze zespoły badawcze będą mogły skupić się na nauce, podczas gdy Ty będziesz obsługiwać systemy.

Będziesz częścią nowo utworzonego zespołu współpracującego z naszym wiceprezesem ML Engineering, w którym będziesz miał szansę pomóc w kształtowaniu całej naszej strategii dotyczącej infrastruktury ML i wywrzeć znaczący wpływ na architekturę naszej platformy.

Co zrobisz

• Zbuduj platformę infrastruktury uczenia maszynowego: zaprojektuj i wdrożyj natywną w chmurze platformę na platformie Kubernetes, która umożliwi badaczom łatwe szkolenie, ocenę i wdrażanie modeli bez martwienia się o złożoność infrastruktury.

• Posiadaj stos MLOps: wdrażaj i utrzymuj potoki CI/CD, rejestry modeli, systemy śledzenia eksperymentów i automatyzację wdrażania — pełny cykl życia operacji ML.

• Skalowanie szkoleń w zakresie rozproszonego modelu uczenia maszynowego: Zbuduj infrastrukturę obsługującą rozproszone szkolenie na wielu procesorach graficznych, wdrażając rozwiązania dla potoków danych, punktów kontrolnych i optymalizacji zasobów.

• Niezawodność platformy: Zapewnij 99,9% czasu sprawności naszej platformy ML poprzez systemy monitorowania, ostrzegania i automatycznego odzyskiwania. Bądź strażnikiem stabilności infrastruktury.

• Zarządzanie konfiguracją: Użyj Kapitana do zarządzania złożonymi konfiguracjami Kubernetes w wielu środowiskach i zapewnienia spójnych wdrożeń na poziomie deweloperskim, przejściowym i produkcyjnym.

• Optymalizacja kosztów: wdrażaj strategie zarządzania zasobami, aby zoptymalizować wydatki na chmurę i wykryć nieefektywne wykorzystanie, jednocześnie maksymalizując przepustowość obliczeniową naszych zespołów badawczych.

• Doświadczenie programisty: Twórz narzędzia i abstrakcje, które ułatwiają badaczom przejście od eksperymentu do produkcji bez głębokiej wiedzy o infrastrukturze.

• Współpraca interdyscyplinarna: Ścisła współpraca z badaczami ML, chemikami, materiałoznawcami i inżynierami oprogramowania, aby zrozumieć ich potrzeby i zbudować infrastrukturę dla przełomowych projektów

Należy posiadać umiejętności i kwalifikacje

• Jesteś osobą, która jest podekscytowana możliwością umożliwienia naukowcom pracy nad wyzwaniami zmieniającymi świat w tej dziedzinie i osobiście interesujesz się potencjalnymi zastosowaniami technologii opracowywanej przez Cusp.

• Jesteś twórcą narzędzi i infrastruktury, który lubi maksymalnie ułatwiać życie zespołom. W ramach zainteresowania tą dziedziną jesteś na bieżąco z najnowszymi odpowiednimi technologiami, narzędziami i projektami open source.

• Jesteś doświadczonym inżynierem posiadającym głęboką wiedzę specjalistyczną w zakresie budowania i utrzymywania infrastruktury ML (a nie rozwoju modelu), najlepiej w środowiskach start-upów. Potrzebujemy, abyś był w stanie szybko od razu zacząć działać i pracować samodzielnie jako ekspert merytoryczny, zapewniając w stosownych przypadkach wkład i wskazówki dotyczące najlepszych praktyk.

• Masz głębokie doświadczenie w zakresie obciążeń ML na Kubernetes i platformach wielochmurowych (AWS, GCP, neoclouds).

• Masz silne umiejętności programowania w języku Python i/lub Go w celu automatyzacji infrastruktury – nie tylko pisania skryptów.

• Biegłość na poziomie eksperckim w zakresie infrastruktury jako kodu (IaC) przy użyciu przepływów pracy Terraform, Helm, Kapitan i GitOps.

• Doświadczenie w obsłudze rozproszonych platform ML dla JAX i/lub PyTorch (Tensorflow byłby mniej istotny).

• Będziesz także musiał mieć doświadczenie w infrastrukturze GPU, w szczególności w zarządzaniu klastrami GPU i optymalizacją wydajności

• Wcześniejsze doświadczenie jako inżynier oprogramowania przed przejściem do infrastruktury DevOps / MLOps / ML lub przynajmniej regularne pisanie kodu (w pracy i/lub w czasie wolnym), ponieważ powinno to wyposażyć Cię w umiejętności kodowania, których szukamy.

Punkty dodatkowe (ale niekrytyczne)

• Doświadczenie w korzystaniu z naszego stosu technologicznego (Flyte, Kapitan, Pants) lub podobnych narzędzi

• Doświadczenie ze środowiskami HPC i harmonogramami zadań (Slum, PBS)

• Znajomość infrastruktury obsługującej ML (Triton, TorchServe, KServe)

• Znajomość procesów obliczeń naukowych i zarządzania danymi

• Doświadczenie z platformami ML obsługującymi wielu dzierżawców

• Doświadczenie we wspieraniu zespołów badawczych (zrozumienie ich unikalnych potrzeb vs. produkcyjne ML)

Co oferujemy

• Konkurencyjne wynagrodzenie: cenimy i nagradzamy wpływ i rozwój

• Kapitał własny w CuspAI: Masz udział w sukcesie firmy

• Czas wolny, aby zachować świeżość: 28 dni urlopu (DE, NL, UK) lub 21 dni urlopu (JP, SG, USA), oprócz lokalnych świąt państwowych…

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