Инженер платформы

О КуспАИ
CuspAI — передовая компания в области искусственного интеллекта, миссия которой заключается в создании революционных материалов, необходимых для содействия человеческому прогрессу. Хотя природе потребовались миллиарды лет, чтобы усовершенствовать молекулы, мы используем ИИ, чтобы открыть прорывные материалы стоимостью в триллионы долларов за месяцы, а не тысячелетия. Наша команда основателей является самой цитируемой в мире и состоит из исследователей мирового уровня в области искусственного интеллекта, химии и инженерии.

Мы работаем над некоторыми из самых сложных и важных задач, включая энергетику, чистую воду, будущее вычислений и улавливание углерода, и это только начало того, что откроет наша «поисковая система» для материалов следующего поколения.

Мы приглашаем вас стать частью разнообразной инновационной команды на стыке искусственного интеллекта и материаловедения, работающей над созданием эффективных партнерских отношений, способствующих инновациям, масштабируемости и отраслевому сотрудничеству. Эта работа имеет значение. Ваша работа имеет значение.

Мы находимся на пороге эры материалов по требованию. Присоединяйтесь к нам.

Роль
По мере нашего роста мы ищем инженера по платформам с сильным опытом программирования на Python, DevOps и облачных платформ для создания и обслуживания инфраструктуры, которая поддерживает наши исследовательские группы в области машинного обучения. Вы будете архитектором систем, которые позволят нашим исследователям обучать и развертывать модели в большом масштабе.

Ваше влияние
На этой должности вы будете создавать и поддерживать инфраструктурную платформу машинного обучения, которая позволит нашим исследователям искусственного интеллекта и ученым-материаловедам проводить передовые эксперименты.

Вы поможете создать и поддерживать весь стек операций машинного обучения — от облачной архитектуры до конвейеров развертывания — гарантируя, что наши исследовательские группы смогут сосредоточиться на науке, пока вы управляете системами.

Вы станете частью недавно созданной команды, работающей с нашим вице-президентом по проектированию ML, в которой у вас будет возможность помочь сформировать всю нашу стратегию инфраструктуры ML и оказать существенное влияние на архитектуру нашей платформы.

Что ты будешь делать

• Создайте платформу инфраструктуры машинного обучения. Спроектируйте и внедрите облачную платформу на Kubernetes, которая позволит исследователям легко обучать, оценивать и развертывать модели, не беспокоясь о сложности инфраструктуры.

• Владение стеком MLOps. Внедряйте и обслуживайте конвейеры CI/CD, реестры моделей, системы отслеживания экспериментов и автоматизацию развертывания — полный жизненный цикл операций машинного обучения.

• Масштабируйте обучение распределенной модели машинного обучения. Создайте инфраструктуру для поддержки распределенного обучения на множестве графических процессоров, внедряя решения для конвейеров данных, контрольных точек и оптимизации ресурсов.

• Надежность платформы. Обеспечьте бесперебойную работу нашей платформы машинного обучения на уровне 99,9 % благодаря системам мониторинга, оповещения и автоматического восстановления. Будьте хранителем стабильности инфраструктуры.

• Управление конфигурациями. Используйте Kapitan для управления сложными многоокружающими конфигурациями Kubernetes и обеспечения согласованного развертывания при разработке, промежуточном этапе и производстве.

• Оптимизация затрат. Внедряйте стратегии управления ресурсами для оптимизации расходов на облако и выявления неэффективного использования при одновременном увеличении вычислительной мощности для наших исследовательских групп.

• Опыт разработчиков: создавайте инструменты и абстракции, которые упрощают исследователям переход от эксперимента к производству без глубоких знаний инфраструктуры.

• Междисциплинарное сотрудничество: тесно сотрудничайте с исследователями машинного обучения, химиками, учеными-материаловедами и инженерами-программистами, чтобы понять их потребности и создать инфраструктуру для новаторских проектов.

Должны иметь навыки и квалификацию

• Вы тот, кто воодушевлен возможностью дать ученым возможность работать над проблемами, меняющими мир в этой области, и лично заинтересованы в потенциальных приложениях технологии, которую создает Cusp.

• Вы создаете инструменты и инфраструктуру и любите максимально упростить жизнь командам. В рамках вашего интереса к этой области вы будете в курсе новейших технологий, инструментов и проектов с открытым исходным кодом.

• Вы опытный инженер с глубокими знаниями в создании и обслуживании инфраструктуры машинного обучения (а не в разработке моделей), в идеале в стартап-средах. Нам нужно, чтобы вы могли сразу же приступить к делу и работать автономно в качестве эксперта в предметной области, предоставляя информацию и рекомендации по передовому опыту, где это необходимо.

• У вас есть большой опыт работы с рабочими нагрузками машинного обучения в Kubernetes и мультиоблачных платформах (AWS, GCP, neoclouds).

• У вас есть сильные навыки программирования на Python и/или Go для автоматизации инфраструктуры, а не только написания сценариев.

• Экспертный уровень владения инфраструктурой как кодом (IaC) с использованием рабочих процессов Terraform, Helm, Kapitan и GitOps.

• Опыт работы с распределенными платформами машинного обучения для JAX и/или PyTorch (Tensorflow менее актуален).

• Вам также потребуется опыт работы с инфраструктурой графических процессоров, в частности, управление кластерами графических процессоров и оптимизация производительности.

• Предыдущий опыт работы инженером-программистом до перехода в DevOps/MLOps/ML Infrastructure или, по крайней мере, регулярное написание кода (на работе и/или в свободное время), поскольку это должно дать вам те навыки кодирования, которые мы ищем.

Бонусные баллы (но не критичные)

• Опыт использования нашего технологического стека (Flyte, Kapitan, Pants) или аналогичных инструментов.

• Опыт работы со средами HPC и планировщиками заданий (Slurm, PBS).

• Знание инфраструктуры обслуживания машинного обучения (Triton, TorchServe, KServe)

• Знакомство с рабочими процессами научных вычислений и управлением данными.

• Опыт работы с мультитенантными платформами машинного обучения.

• Опыт поддержки исследовательских групп (понимание их уникальных потребностей по сравнению с производственным машинным обучением).

Что мы предлагаем

• Конкурентоспособная заработная плата: мы ценим и вознаграждаем результаты и рост.

• Акционерный капитал в CuspAI: вы заинтересованы в успехе компании.

• Свободное время, чтобы оставаться свежим: 28 дней отпуска (Германия, Нидерланды, Великобритания) или 21 день отпуска (Япония, Юг, США), в дополнение к местным государственным праздникам…

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