Makine Öğrenimi Platform Mühendisi

ActAI Hakkında
Bugün e-posta, notlar, görevler, takvim gibi temel uygulamaları kullanan 5 milyardan fazla kullanıcı var ve bunlar yapay zekaya özgü değil. Misyonumuz, dünyadaki karmaşık yönlendirmelere alışkın olmayan herkes için proaktif uygulamalar oluşturmaktır. Konuşmalara, ayak işlerine, organizasyona ve iş akışlarına minimum düzeyde veya hiç ipucu vermeden zeka katmayı hedefliyoruz.
Ürünümüz, uzun süreli iş akışları, kalıcı bağlam ve gerçek dünyadaki görevlerin tamamlanması için yüksek güvenilirlik elde etmeye odaklanır. Ürünlerin halüsinasyonları büyük ölçüde azaltacağına inanıyoruz.
Amacımız herkesin hayatını düzenleyerek hepimizin değerli ve anlamlı şeylere zaman ayırmasını sağlamaktır.
Rol Hakkında
Bir ML Platform Mühendisi olarak ActAI'nin yapay zeka yeteneklerini güçlendiren altyapıyı ve sistemleri oluşturacaksınız.
Model eğitimi ve değerlendirmesinden dağıtım, çıkarım, gözlemlenebilirlik ve sürekli iyileştirmeye kadar yapay zeka yığınının arkasındaki sistemleri tasarlayacak ve işleteceksiniz.
Modelleri güvenilir, ölçeklenebilir ve uygun maliyetli üretim sistemlerine dönüştürmek için yapay zeka mühendisleri, araştırmacılar ve ürün mühendisleriyle yakın işbirliği içinde çalışacaksınız. Ekibin hızlı bir şekilde deneme yapmasına ve yapay zeka yeteneklerini üretime güvenle taşımasına olanak tanıyan platformları, araçları ve altyapıyı oluşturacaksınız.
Odaklanma

• A1'in yapay zeka ürünlerini destekleyen makine öğrenimi altyapısını ve platformlarını oluşturun ve çalıştırın

• Model eğitimi, değerlendirme, dağıtım, çıkarım ve deney için tasarım sistemleri

• Yüksek verimli ve düşük gecikmeli iş yükleri için model sunma ve çıkarım altyapısını oluşturun ve optimize edin

• Yapay zeka sistemlerinin güvenilirliğini, ölçeklenebilirliğini, gecikmesini ve maliyet verimliliğini iyileştirin

• Veri hazırlama, eğitim, değerlendirme, model yayınlama ve sürekli iyileştirme için güvenilir işlem hatları geliştirmek

• Yapay zeka mühendislerinin ve araştırmacılarının modelleri daha hızlı denemesine, değerlendirmesine ve göndermesine olanak tanıyan platformlar ve araçlar oluşturun

• Model kalitesini, performansını ve regresyonlarını ölçmek için değerlendirme ve kıyaslama altyapısı geliştirmek

• Yapay zeka/makine öğrenimi iş yükleri için üretim gözlemlenebilirliği, izleme, izleme ve uyarı oluşturma özellikleri oluşturun

• Yapay zeka sistemlerini güvenilirlik, ölçeklenebilirlik, gecikme, aktarım hızı ve maliyet açısından iyileştirin

• ML yığınındaki darboğazları belirleyin ve sistem performansını sürekli olarak iyileştirin

• Gelişen model gereksinimlerini üretime hazır altyapıya dönüştürmek için yapay zeka mühendisleri, araştırmacılar ve ürün ekipleriyle yakın işbirliği içinde çalışın

Teknoloji Yığını

• Piton

• PyTorch / JAX

• vLLM, SGLang veya TensorRT-LLM gibi LLM ve ML hizmet altyapısı

• Bulut altyapısı

• Dağıtılmış sistemler

• Makine öğrenimi/veri hatları ve iş akışı düzenlemesi

• GPU altyapısı ve performans araçları

• Vektör veritabanları ve erişim altyapısı

İdeal Deneyim

• Güçlü yazılım mühendisliği temelleri ve üretim sistemleri oluşturma deneyimi

• ML altyapısı, platformları veya üretim makine öğrenimi sistemleri oluşturma deneyimi

• Model dağıtımı, çıkarımı, değerlendirmesi veya veri hatlarıyla ilgili deneyim

• Dağıtılmış sistemler ve sistem güvenilirliği konusunda güçlü anlayış

• Temiz, bakımı yapılabilir, üretim kalitesinde kod yazma becerisi

• Belirsiz, hızlı hareket eden ortamlarda rahat çalışma

• Sahiplik, deneme ve sürekli iyileştirmeye yönelik önyargı

Sonuçlar

• Yapay zeka altyapısı, üretim iş yüklerini uygun ölçekte güvenilir bir şekilde destekler

• Modeller verimli bir şekilde eğitilebilir, değerlendirilebilir, dağıtılabilir ve geliştirilebilir

• Çıkarım sistemleri güçlü gecikme süresi, verim, güvenilirlik ve maliyet verimliliği sağlar

• ML ardışık düzenleri tekrarlanabilir, gözlemlenebilir, bakımı yapılabilir ve sağlamdır

• Model ve altyapı gerilemeleri hızlı bir şekilde tespit edilir ve etkili bir şekilde teşhis edilir

• Ortak makine öğrenimi altyapısı yetenekleri, her yapay zeka ürünü için yeniden oluşturulmak yerine yeniden kullanılabilir platform temelleri haline gelir

• Yeni modeller, mimariler ve çıkarım teknikleri ortaya çıktıkça yapay zeka yığını hızla gelişebilir

Arbeitnow'da Almanya'da İş Bulun

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/bjak/machine-learning-platform-engineer-germany-452758)