Inżynier MLOps

O Alta Aresie

Alta Ares to Neoprime do obrony przeciwlotniczej. Budujemy kierowane przez sztuczną inteligencję przechwytywacze do zwalczania dronów i rakiet manewrujących, wraz z platformą oprogramowania, która je napędza.
Naszymi klientami są siły zbrojne i instytucje obronne należące do NATO, a nasze systemy są regularnie wdrażane podczas ćwiczeń na żywo i demonstracji operacyjnych w Europie, na Bliskim Wschodzie i w Azji.
Założona w 2024 roku, rozrosła się do 90 osób, zebrała ponad 60 milionów dolarów i w tym roku zwiększyła przychody 40-krotnie. Wkraczamy obecnie w nową fazę ekspansji międzynarodowej, skalowania przemysłowego, pozyskiwania funduszy i rozwoju produktów.

Rola i misja
Jako inżynier MLOps będziesz właścicielem ewolucji Gamma Ulixes, platformy produktów AI obsługującej zarówno nasze wewnętrzne przepływy pracy programistycznej, jak i możliwości AI skierowane do klientów.
Będziesz współpracować z inżynierami uczenia maszynowego, inżynierami oprogramowania i inżynierami DevOps, aby przekształcić prototypy badawcze w gotowe do produkcji systemy AI.
Oprócz infrastruktury pomożesz kształtować narzędzia, usługi i przepływy pracy, które przyspieszają cały cykl życia uczenia maszynowego, od pozyskiwania danych po wdrożenie na platformach operacyjnych.
Ta rola jest idealna dla inżynierów, którzy lubią budować produkty, automatyzować złożone przepływy pracy i umożliwiać niezawodne skalowanie systemów AI.

Twoje obowiązki
Platforma AI Gamma Ulixes

• Rozwijaj i ulepszaj Gamma Ulixes, naszą platformę AI do szkolenia, oceny i wdrażania modeli uczenia maszynowego.

• Tworzenie możliwości śledzenia eksperymentów, rejestrowania modeli i zarządzania zbiorami danych.

• Projektuj powtarzalne przepływy pracy ML i zautomatyzowane potoki szkoleniowe.

• Opracowanie usług benchmarkingu, oceny i walidacji modeli.

Infrastruktura ML

• Projektuj skalowalną infrastrukturę wspierającą wizję komputerową i uczenie maszynowe oparte na trajektoriach.

• Twórz interfejsy API i usługi zaplecza wspierające przepływy pracy AI.

• Zarządzaj infrastrukturą GPU, rozproszonymi szkoleniami i orkiestracją zasobów.

• Popraw monitorowanie, obserwowalność i niezawodność usług AI.

• Utrzymuj powtarzalne środowiska programistyczne i wdrożeniowe.

Wdrożenie i brzegowa sztuczna inteligencja

• Twórz potoki CI/CD dla modeli uczenia maszynowego.

• Wdrażaj usługi AI w środowiskach chmurowych, lokalnych i brzegowych.

• Optymalizacja potoków wnioskowania dla Nvidia Jetson i sprzętu wbudowanego.

• Zarządzaj strategiami pakowania modeli, wersjonowania i wdrażania.

• Popraw niezawodność wdrażania w różnych środowiskach operacyjnych.

Współpraca

• Ściśle współpracuj z inżynierami zajmującymi się uczeniem maszynowym, aby uprzemysłowić przepływy pracy badawczej.

• Współpraca z inżynierami oprogramowania w celu zintegrowania możliwości sztucznej inteligencji z produktami operacyjnymi.

• Pomóż zdefiniować standardy inżynieryjne, narzędzia i najlepsze praktyki w całym zespole ds. danych i sztucznej inteligencji.

• Udział w ewolucji planu działania platformy AI Alta Ares.

Wymagania
Profil kandydata

• Ponad 3–5 lat doświadczenia jako inżynier MLOps, inżynier platformy ML, inżynier oprogramowania lub inżynier danych w pracy nad produkcyjnymi systemami uczenia maszynowego.

• Silne umiejętności inżynierii oprogramowania w języku Python.

• Doświadczenie w projektowaniu i obsłudze infrastruktury ML klasy produkcyjnej.

• Solidna znajomość Dockera, Linuksa i środowisk kontenerowych.

• Doświadczenie w śledzeniu eksperymentów ML, rejestrach modeli i powtarzalnych przepływach pracy.

• Doświadczenie w projektowaniu interfejsów API i usług backendowych wspierających aplikacje AI.

• Znajomość CI/CD, automatyzacji infrastruktury i programowania natywnego w chmurze.

• Silne nastawienie na własność z możliwością prowadzenia projektów od projektu do produkcji.

• Wygodna współpraca w zespołach zajmujących się uczeniem maszynowym, oprogramowaniem i infrastrukturą.

Umiejętności i wartości
Własność produktu

• Buduj produkty, a nie tylko infrastrukturę.

• Skoncentruj się na doświadczeniu programistów i doskonałości operacyjnej.

• Dostarczaj rozwiązania skalowalne dla zespołów i klientów.

Inżynieria Platformy

• Projektuj niezawodne, łatwe w utrzymaniu i obserwowalne systemy AI.

• Automatyzuj powtarzalne przepływy pracy.

• Ciągła poprawa produktywności inżynierów.

Wykonanie i autonomia

• Komfortowe przejmowanie odpowiedzialności za złożone projekty techniczne.

• Pragmatyczny, nastawiony na wpływ i praktyczny.

• Rozwijaj się w szybko zmieniającym się środowisku o wysokich standardach technicznych.

Współpraca

• Efektywna praca w zespołach zajmujących się sztuczną inteligencją, oprogramowaniem i infrastrukturą.

• Komunikuj się jasno i dokumentuj decyzje inżynieryjne.

• Przyczynianie się do silnej kultury inżynieryjnej zbudowanej wokół jakości i ciągłego doskonalenia.

Znajdź oferty pracy we Francji na Arbeitnow

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