Инженер МЛОпс

О Альта Арес

Альта Арес — это противовоздушный комплекс Neoprime. Мы создаем перехватчики с искусственным интеллектом для борьбы с дронами и крылатыми ракетами, а также программную платформу, на которой они работают.
Нашими клиентами являются вооруженные силы и оборонные учреждения, связанные с НАТО, а наши системы регулярно используются во время боевых учений и оперативных демонстраций в Европе, на Ближнем Востоке и в Азии.
Основанная в 2024 году, мы выросли до 90 человек, привлекли более 60 миллионов долларов США и увеличили выручку в 40 раз в этом году. Сейчас мы вступаем в новую фазу международной экспансии, промышленного масштабирования, сбора средств и разработки продуктов.

Роль и миссия
Как инженер MLOps, вы будете владеть развитием Gamma Ulixes, платформы продуктов искусственного интеллекта, обеспечивающей как наши внутренние рабочие процессы разработки, так и возможности искусственного интеллекта для работы с клиентами.
Вы будете работать вместе с инженерами по машинному обучению, инженерами-программистами и инженерами DevOps, чтобы превратить исследовательские прототипы в готовые к производству системы искусственного интеллекта.
Помимо инфраструктуры, вы поможете сформировать инструменты, услуги и рабочие процессы, которые ускорят весь жизненный цикл машинного обучения, от приема данных до развертывания на операционных платформах.
Эта роль идеально подходит для инженеров, которым нравится создавать продукты, автоматизировать сложные рабочие процессы и обеспечивать надежное масштабирование систем искусственного интеллекта.

Ваши обязанности
Платформа искусственного интеллекта Gamma Ulixes

• Разрабатывать и совершенствовать Gamma Ulixes, нашу платформу искусственного интеллекта для обучения, оценки и внедрения моделей машинного обучения.

• Создать возможности отслеживания экспериментов, реестра моделей и управления наборами данных.

• Разрабатывайте воспроизводимые рабочие процессы машинного обучения и автоматизированные конвейеры обучения.

• Разработать услуги бенчмаркинга, оценки и проверки моделей.

Инфраструктура машинного обучения

• Разработать масштабируемую инфраструктуру, поддерживающую компьютерное зрение и машинное обучение на основе траекторий.

• Создавайте API и серверные службы, обеспечивающие рабочие процессы ИИ.

• Управление инфраструктурой графических процессоров, распределенным обучением и оркестровкой ресурсов.

• Улучшить мониторинг, наблюдаемость и надежность служб ИИ.

• Поддерживать воспроизводимые среды разработки и развертывания.

Развертывание и периферийный искусственный интеллект

• Создавайте конвейеры CI/CD для моделей машинного обучения.

• Развертывание сервисов искусственного интеллекта в облачных, локальных и периферийных средах.

• Оптимизация конвейеров вывода для Nvidia Jetson и встроенного оборудования.

• Управлять пакетами моделей, стратегиями управления версиями и развертываниями.

• Повышение надежности развертывания в операционных средах.

Сотрудничество

• Тесно сотрудничать с инженерами по машинному обучению для индустриализации исследовательских процессов.

• Сотрудничать с инженерами-программистами для интеграции возможностей искусственного интеллекта в операционные продукты.

• Помогите определить инженерные стандарты, инструменты и лучшие практики для всей команды данных и искусственного интеллекта.

• Вносить вклад в развитие дорожной карты платформы искусственного интеллекта Alta Ares.

Требования
Профиль кандидата

• Опыт работы от 3–5 лет в качестве инженера MLOps, инженера платформы ML, инженера-программиста или инженера по данным, работающего над производственными системами машинного обучения.

• Сильные навыки разработки программного обеспечения Python.

• Опыт проектирования и эксплуатации инфраструктуры машинного обучения промышленного уровня.

• Уверенное понимание Docker, Linux и контейнерных сред.

• Опыт отслеживания экспериментов по ОД, модельных реестров и воспроизводимых рабочих процессов.

• Опыт разработки API и серверных служб, поддерживающих приложения искусственного интеллекта.

• Знакомство с CI/CD, автоматизацией инфраструктуры и облачной разработкой.

• Сильное мышление со стороны собственника и способность вести проект от проектирования до производства.

• Комфортное сотрудничество между командами машинного обучения, программного обеспечения и инфраструктуры.

Навыки и ценности
Право собственности на продукт

• Создавайте продукты, а не только инфраструктуру.

• Сосредоточьтесь на опыте разработчиков и совершенствовании операционной деятельности.

• Предоставляйте решения, которые масштабируются для команд и клиентов.

Разработка платформ

• Проектировать надежные, удобные в обслуживании и наблюдаемые системы искусственного интеллекта.

• Автоматизируйте повторяющиеся рабочие процессы.

• Постоянно повышайте производительность инженерного дела.

Исполнение и автономность

• Удобное управление сложными техническими проектами.

• Прагматичный, целеустремленный и практический подход.

• Преуспевать в быстро меняющейся среде с высокими техническими стандартами.

Сотрудничество

• Эффективно работать в группах искусственного интеллекта, программного обеспечения и инфраструктуры.

• Четко общаться и документировать инженерные решения.

• Вносить вклад в сильную инженерную культуру, основанную на качестве и постоянном совершенствовании.

Найдите работу во Франции на Arbeitnow

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