Старший инженер по машинному обучению, платформа ML

Старший инженер по машинному обучению в платформе ML отвечает за создание, эксплуатацию и развитие монорепозитория ML, используемого группой машинного обучения в области рентгенографии, КТ и МРТ в DeepHealth. Монорепозиторий охватывает весь путь от экспериментов до продукта: определения наборов данных и образцов, код обучения и оценки, отслеживание экспериментов, экспорт моделей и серверы вывода, работающие в рабочей среде. Каждый член команды вносит свой вклад в монорепозиторий; эта роль является единственной точкой ответственности за него. Этот практический специалист владеет архитектурой, инструментами и инженерными стандартами этой кодовой базы для распределенной команды, состоящей примерно из двадцати инженеров и ученых по машинному обучению, которые работают с разработчиками моделей и разработчиками программного обеспечения, чтобы сделать работу команды быстрее, лучше и проще для аудита. Он также возглавляет стратегию агентного кодирования команды, определяя, как агенты кодирования AI используются в кодовой базе. Должность подчиняется руководителю группы ML для рентгена/КТ/МРТ.

Основные обязанности и ответственность

• Владеть архитектурой и дорожной картой монорепозитория ML:

• Границы модулей, общие абстракции для наборов данных и выборок, циклы обучения и оценки, конфигурация и отслеживание экспериментов.

• Создайте и запустите инженерные инструменты на базе кодовой базы:

• Непрерывная интеграция, тестирование, управление зависимостями, контейнеры, реестры артефактов и моделей, а также планирование заданий графического процессора в облаке (GCP) и инфраструктуре HPC.

• Собственный путь от обученной контрольной точки до развертываемой модели:

• Упаковка моделей, серверы вывода с обязательными контрактами API, воспроизводимость, а также бюджеты производительности и памяти на целевом оборудовании.

• Определить и обеспечить соблюдение инженерных стандартов (проверка кода, тестирование, документация) таким образом, чтобы ускорять исследования, а не замедлять их.

• Обеспечьте отслеживание версий данных, кода и модели в ходе экспериментов и выпусков.

• Исследовать и решать проблемы с производительностью, надежностью и удобством использования в стеке, поднятые командой, и уменьшать их повторение с помощью общих инструментов.

• Управляйте стратегией агентного кодирования команды: определите, как агенты кодирования ИИ используются в монорепозитории, настройте инструменты, ограничения и соглашения, которые сделают их эффективными, и помогите коллегам внедрить их.

• Просматривайте код, обучайте коллег по инженерным практикам и четко сообщайте о технических решениях и компромиссах.

ПОЖАЛУЙСТА, ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ: это не исчерпывающий список всех обязанностей, ответственности и требований к должности, описанной выше. Могут быть назначены и другие функции, и руководство оставляет за собой право добавлять или изменять обязанности в любое время.

Минимальная квалификация, образование и опыт

• Степень магистра в области компьютерных наук, инженерии, математики или смежных областях или эквивалентный практический опыт (обязательно).

• Более 5 лет опыта разработки программного обеспечения, включая значительную часть создания инфраструктуры или инструментов, используемых командами машинного обучения, таких как платформа ML или система обучения (обязательно).

• Хорошие навыки Python и основы разработки программного обеспечения: проектирование API, тестирование, рефакторинг и внимание к опыту разработчиков (обязательно).

• Уверенные знания PyTorch и практический опыт обучения моделей и профилирования (обязательно).

• Опыт выполнения рабочих нагрузок машинного обучения на облачной платформе, в идеале GCP (Vertex AI, реестр артефактов, IAM, хранилище), а также с контейнеризацией (обязательно).

• Опыт запуска моделей в производство: упаковка моделей, обработка выводов, а также ограничения производительности и надежности (обязательно).

• Способность тесно сотрудничать с исследователями, переводить повторяющиеся болевые точки в общие инструменты и конструктивно противодействовать, когда это необходимо (обязательно).

• Способность работать автономно в распределенной команде, состоящей из нескольких объектов, с четким устным и письменным общением на английском языке (обязательно).

• Опыт работы с медицинской визуализацией (DICOM, 3D-объемы, большие изображения) (предпочтительно).

• Опыт работы в HPC и Slurm (желательно).

• Вклад в инструменты машинного обучения с открытым исходным кодом (предпочтительно).

Стандарты качества

• Общается, сотрудничает и последовательно работает профессионально и гармонично с руководителями всех уровней, коллегами, посетителями и продавцами.

• Демонстрирует инициативу, личную осведомленность, профессионализм и честность, а также соблюдает конфиденциальность во всех сферах деятельности.

• Соблюдает все местные, региональные и национальные законы, касающиеся трудоустройства.

• Соблюдает все политики и процедуры DeepHealth.

• Постоянно соблюдает стандарты конфиденциальности, безопасности и конфиденциальности данных.

• Соблюдает универсальные меры предосторожности.

• Способствует хорошим связям с общественностью по телефону и лично.

• Адаптируется и готов изучать новые задачи, методы и системы.

• Отчеты о работе регулярно, в соответствии с графиком; последовательно пунктуален в отношении рабочего времени, перерывов на прием пищи и отдыха и поддерживает удовлетворительную личную посещаемость в соответствии с рекомендациями DeepHealth.

• Качественно и своевременно выполняет свои должностные обязанности.

Путешествия
Эта должность может потребовать периодических поездок между командными пунктами (Париж, Нидерланды, Гренобль/Ренн).
Рабочая среда
Офис/Гибрид. Париж, Иль-де-Франс, Франция.

Физические требования
Сотрудник должен быть в состоянии выполнять основные обязанности и обязанности, предусмотренные на данной должности, с разумным приспособлением или без него.

Зарплата:
Зависит от опыта
50 000-80 000 ЕВРО

Найдите больше англоговорящих вакансий во Франции на Arbeitnow

Источник: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/deephealth/senior-machine-learning-engineer-ml-platform-paris-406850)