Работа
Из фида партнера
Специалист по данным, AI/ML
Цена по запросу
Детали
- Тип занятости
- Полная занятость
- Удалённо
- Да
- Компания
- Gremlin
- Уровень
- Any
Описание
Автоматически переведено с языка English. Оригинальный текст является основным. Машинный перевод — готовится более точный вариант.
Специалист по данным, AI/ML
Описание работы:
Сегодняшние сложные, быстро развивающиеся системы стали минным полем рисков надежности, любой из которых может вызвать сбой, который будет стоить миллионы и подорвать доверие клиентов. Вот почему команды, отвечающие за высокую доступность, используют Gremlin для обнаружения и устранения рисков надежности до того, как они станут инцидентами.
Gremlin Reliability Platform помогает командам разработчиков программного обеспечения активно отслеживать и тестировать свои системы на предмет распространенных рисков надежности, создавать и обеспечивать соблюдение стандартов надежности, а также автоматизировать методы обеспечения надежности в масштабах всей организации. Являясь лидером отрасли в области Chaos Engineering и тестирования надежности, мы работаем с сотнями крупнейших организаций мира, где высокая доступность не подлежит обсуждению.
О роли специалиста по данным, AI/ML
Будучи специалистом по данным, AI/ML в Gremlin, вы будете иметь возможность повысить надежность Интернета в целом, превратив миллионы экспериментов по созданию хаоса в автоматический анализ сбоев и их устранение. Вы сможете использовать свой опыт прикладного машинного обучения для определения направления продукта, а также для решения сложных технических проблем, которые напрямую влияют на наших клиентов (от организаций из списка Fortune 500 до небольших организаций). Вы будете тесно сотрудничать с небольшой талантливой командой инженеров, ориентированной на качество, доставку и предсказуемость, уделяя особое внимание предоставлению нашим клиентам отличного пользовательского опыта.
В этой роли вы получите:
• Анализируйте собственный набор данных Gremlin, содержащий миллионы экспериментов по созданию хаоса, чтобы выявить закономерности сбоев, основные причины и сигналы устойчивости в сложных распределенных системах.
• Предварительное обучение и точная настройка моделей машинного обучения, которые автоматически обнаруживают, классифицируют и объясняют сбои, наблюдаемые в ходе экспериментов с хаосом.
• Создавайте интеллектуальные системы, которые предоставляют автоматические рекомендации по исправлению ситуации и, в конечном итоге, оркестрацию, изучая результаты исторических экспериментов и поведение системы.
• Разрабатывать масштабируемые конвейеры данных и хранилища функций для обработки, обогащения и обслуживания больших объемов экспериментальных данных как для обучения модели, так и для вывода в реальном времени.
• Тесно сотрудничать с разработчиками платформ и SRE для интеграции возможностей анализа сбоев и устранения неисправностей на основе искусственного интеллекта непосредственно в основной продукт Gremlin.
• Применяйте передовые методы, в том числе причинно-следственные связи, графическое машинное обучение, моделирование временных рядов и обучение с подкреплением, чтобы постоянно повышать точность и практичность автоматического анализа отказов.
• Преобразуйте идеи миллионов экспериментов с хаосом в функции на базе искусственного интеллекта, которые помогают клиентам автоматически определять радиус взрыва, определять коренные причины и ускорять восстановление.
• Исследовать и разрабатывать новые подходы машинного обучения, включая причинно-следственный искусственный интеллект и агентные системы, которые превращают необработанные данные экспериментов с хаосом в автоматизированные и надежные стратегии исправления ситуации.
Мы ожидаем, что у вас будет:
• Опыт самостоятельного и совместного решения проблем с сильными коммуникативными навыками.
• Более 5 лет профессионального опыта в создании и внедрении машинного обучения, в идеале для распределенных систем, инфраструктуры или сценариев использования DevOps и SRE, а также общий многолетний опыт разработки программного обеспечения.
• Практический опыт работы с такими методами, как причинно-следственный вывод, графическое машинное обучение, моделирование временных рядов или обучение с подкреплением.
• Опыт создания конвейеров данных и хранилищ функций, поддерживающих как автономное обучение, так и вывод в реальном времени.
• Опыт работы с гибкими средами и практиками разработки.
• Убежденный сторонник и практик строгого экспериментирования, оценки моделей и лучших инженерных практик.
• Комфортное партнерство с разработчиками платформ и SRE, позволяющее превратить исследования в готовые функции продукта.
• Умеет разбивать неоднозначные проблемы на конкретные действия и этапы.
Бонусный опыт:
• Опыт работы с хаос-инжинирингом, проектированием надежности объектов или распределенными системами.
• Опыт работы с агентными системами искусственного интеллекта или крупномасштабные причинно-следственные выводы в производстве.
• Опыт работы с инструментами MLOps, такими как обслуживание моделей, мониторинг или инфраструктура хранилища функций.
• Работа в удаленной среде
• Был на дежурстве и участвовал в программе управления инцидентами.
*Работа не предполагает спонсорских льгот при трудоустройстве.
**Если вы считаете, что не соответствуете всем вышеперечисленным критериям, но по-прежнему заинтересованы в работе, подайте заявку. Никто не проверяет все флажки, мы ищем кандидатов, которые особенно сильны в некоторых областях и имеют некоторый интерес и способности в других.
Компенсация
Мы ожидаем, что диапазон зарплат на этой должности составит 220 000–290 000 долларов США. Мы понимаем, что зарплата варьируется от человека к человеку в зависимости от уровня опыта, и приветствуем прямые разговоры об этом. Окончательное предложение будет варьироваться в зависимости от оценки навыков и способностей кандидата, а также нашего бюджета и рыночных данных.
Gremlin предлагает конкурентоспособные общие компенсационные пакеты, в том числе 401 тыс. Соответствующих, акционерных и других преимуществ, таких как гибкий график отпуска и оплачиваемые праздничные дни компании.
О Гремлине:
Gremlin — это команда ветеранов отрасли и людей, желающих учиться друг у друга. Мы устанавливаем стандарты надежности и обеспечиваем ведущие организации мышлением и опытом, необходимыми для повышения надежности, которые двигают мир вперед. Нас поддерживают ведущие инвесторы Index Ventures, Amplify Partners и Redpoint Ventures. Наши клиенты любят нас, и мы рады быть партнером в их успехе.
Что нас волнует:
Мы заботимся о наших людях
Люди — наши важные отличительные черты. Компания стремится относиться к своим людям с уважением, сочувствием и достоинством. Мы ожидаем, что наши люди будут относиться друг к другу одинаково. В обоих случаях мы предполагаем благие намерения. Добро пожаловать всем в Гремлин. Мы знаем, что наши различия делают нас сильнее и что наши лучшие идеи и вклад могут исходить от любого человека на любом уровне.
Мы заботимся о сотрудничестве…
Источник: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/152746-data-scientist-ai-ml).
Описание работы:
Сегодняшние сложные, быстро развивающиеся системы стали минным полем рисков надежности, любой из которых может вызвать сбой, который будет стоить миллионы и подорвать доверие клиентов. Вот почему команды, отвечающие за высокую доступность, используют Gremlin для обнаружения и устранения рисков надежности до того, как они станут инцидентами.
Gremlin Reliability Platform помогает командам разработчиков программного обеспечения активно отслеживать и тестировать свои системы на предмет распространенных рисков надежности, создавать и обеспечивать соблюдение стандартов надежности, а также автоматизировать методы обеспечения надежности в масштабах всей организации. Являясь лидером отрасли в области Chaos Engineering и тестирования надежности, мы работаем с сотнями крупнейших организаций мира, где высокая доступность не подлежит обсуждению.
О роли специалиста по данным, AI/ML
Будучи специалистом по данным, AI/ML в Gremlin, вы будете иметь возможность повысить надежность Интернета в целом, превратив миллионы экспериментов по созданию хаоса в автоматический анализ сбоев и их устранение. Вы сможете использовать свой опыт прикладного машинного обучения для определения направления продукта, а также для решения сложных технических проблем, которые напрямую влияют на наших клиентов (от организаций из списка Fortune 500 до небольших организаций). Вы будете тесно сотрудничать с небольшой талантливой командой инженеров, ориентированной на качество, доставку и предсказуемость, уделяя особое внимание предоставлению нашим клиентам отличного пользовательского опыта.
В этой роли вы получите:
• Анализируйте собственный набор данных Gremlin, содержащий миллионы экспериментов по созданию хаоса, чтобы выявить закономерности сбоев, основные причины и сигналы устойчивости в сложных распределенных системах.
• Предварительное обучение и точная настройка моделей машинного обучения, которые автоматически обнаруживают, классифицируют и объясняют сбои, наблюдаемые в ходе экспериментов с хаосом.
• Создавайте интеллектуальные системы, которые предоставляют автоматические рекомендации по исправлению ситуации и, в конечном итоге, оркестрацию, изучая результаты исторических экспериментов и поведение системы.
• Разрабатывать масштабируемые конвейеры данных и хранилища функций для обработки, обогащения и обслуживания больших объемов экспериментальных данных как для обучения модели, так и для вывода в реальном времени.
• Тесно сотрудничать с разработчиками платформ и SRE для интеграции возможностей анализа сбоев и устранения неисправностей на основе искусственного интеллекта непосредственно в основной продукт Gremlin.
• Применяйте передовые методы, в том числе причинно-следственные связи, графическое машинное обучение, моделирование временных рядов и обучение с подкреплением, чтобы постоянно повышать точность и практичность автоматического анализа отказов.
• Преобразуйте идеи миллионов экспериментов с хаосом в функции на базе искусственного интеллекта, которые помогают клиентам автоматически определять радиус взрыва, определять коренные причины и ускорять восстановление.
• Исследовать и разрабатывать новые подходы машинного обучения, включая причинно-следственный искусственный интеллект и агентные системы, которые превращают необработанные данные экспериментов с хаосом в автоматизированные и надежные стратегии исправления ситуации.
Мы ожидаем, что у вас будет:
• Опыт самостоятельного и совместного решения проблем с сильными коммуникативными навыками.
• Более 5 лет профессионального опыта в создании и внедрении машинного обучения, в идеале для распределенных систем, инфраструктуры или сценариев использования DevOps и SRE, а также общий многолетний опыт разработки программного обеспечения.
• Практический опыт работы с такими методами, как причинно-следственный вывод, графическое машинное обучение, моделирование временных рядов или обучение с подкреплением.
• Опыт создания конвейеров данных и хранилищ функций, поддерживающих как автономное обучение, так и вывод в реальном времени.
• Опыт работы с гибкими средами и практиками разработки.
• Убежденный сторонник и практик строгого экспериментирования, оценки моделей и лучших инженерных практик.
• Комфортное партнерство с разработчиками платформ и SRE, позволяющее превратить исследования в готовые функции продукта.
• Умеет разбивать неоднозначные проблемы на конкретные действия и этапы.
Бонусный опыт:
• Опыт работы с хаос-инжинирингом, проектированием надежности объектов или распределенными системами.
• Опыт работы с агентными системами искусственного интеллекта или крупномасштабные причинно-следственные выводы в производстве.
• Опыт работы с инструментами MLOps, такими как обслуживание моделей, мониторинг или инфраструктура хранилища функций.
• Работа в удаленной среде
• Был на дежурстве и участвовал в программе управления инцидентами.
*Работа не предполагает спонсорских льгот при трудоустройстве.
**Если вы считаете, что не соответствуете всем вышеперечисленным критериям, но по-прежнему заинтересованы в работе, подайте заявку. Никто не проверяет все флажки, мы ищем кандидатов, которые особенно сильны в некоторых областях и имеют некоторый интерес и способности в других.
Компенсация
Мы ожидаем, что диапазон зарплат на этой должности составит 220 000–290 000 долларов США. Мы понимаем, что зарплата варьируется от человека к человеку в зависимости от уровня опыта, и приветствуем прямые разговоры об этом. Окончательное предложение будет варьироваться в зависимости от оценки навыков и способностей кандидата, а также нашего бюджета и рыночных данных.
Gremlin предлагает конкурентоспособные общие компенсационные пакеты, в том числе 401 тыс. Соответствующих, акционерных и других преимуществ, таких как гибкий график отпуска и оплачиваемые праздничные дни компании.
О Гремлине:
Gremlin — это команда ветеранов отрасли и людей, желающих учиться друг у друга. Мы устанавливаем стандарты надежности и обеспечиваем ведущие организации мышлением и опытом, необходимыми для повышения надежности, которые двигают мир вперед. Нас поддерживают ведущие инвесторы Index Ventures, Amplify Partners и Redpoint Ventures. Наши клиенты любят нас, и мы рады быть партнером в их успехе.
Что нас волнует:
Мы заботимся о наших людях
Люди — наши важные отличительные черты. Компания стремится относиться к своим людям с уважением, сочувствием и достоинством. Мы ожидаем, что наши люди будут относиться друг к другу одинаково. В обоих случаях мы предполагаем благие намерения. Добро пожаловать всем в Гремлин. Мы знаем, что наши различия делают нас сильнее и что наши лучшие идеи и вклад могут исходить от любого человека на любом уровне.
Мы заботимся о сотрудничестве…
Источник: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/152746-data-scientist-ai-ml).
Это объявление получено из партнерского фида. Оформляйте заказ на исходном сайте.
Источник: Gremlin
Объявление предоставлено Gremlin.
