Makine Öğrenimi Mühendisliği Müdürü

Hakkımızda
Trainline'da amacımız, insanları ve yerleri birbirine bağlayarak daha yeşil seyahat seçeneklerini güçlendirmektir. Trainline, yüksek puan alan mobil uygulamamız, web sitemiz ve B2B iş ortağı kanallarımız aracılığıyla milyonlarca yolcunun taşıyıcılar, ücretler ve yolculuk seçenekleri arasında en uygun fiyatlı biletleri bulmasına ve rezervasyon yapmasına olanak tanır.
Harika yolculuklar Trainline ile başlar 🚄
Avrupa'nın önde gelen bağımsız demiryolu platformuyuz; uygulamamız, web sitemiz ve iş ortağı kanallarımız aracılığıyla milyonlarca yolcunun en uygun fiyatlı tren ve otobüs yolculuğunu bulmasına ve rezervasyon yapmasına yardımcı oluyoruz.
Bizim işimiz yeşil seyahat seçimini en iyi seçim haline getirmektir. Daha iyi bir tren seyahati deneyimi oluşturarak, daha fazla insanın demiryolunu tercih etmesine yardımcı oluyoruz; müşterilerimiz, işimiz ve gezegenimiz için olumlu bir etki yaratıyoruz.
Londra, Paris, Barselona, ​​Milano, Edinburgh ve Madrid'de çalışan, 50'den fazla milletten 1.000'den fazla Trainliner'dan oluşan bir ekibiz. Şimdi bize katılmanın ve seyahatin geleceğini şekillendirmeye yardımcı olmanın tam zamanı.
Trainline Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Ekibiyle Tanışın 👋
Makine öğrenimi, Trainline'ın her gün milyonlarca insanın sürdürülebilir seyahat seçimleri yapmasına yardımcı olma misyonunun merkezinde yer alıyor. Modellerimiz ve yapay zeka temsilcilerimiz, yolculuklar ters gittiğinde müşterilerimize destek olur, uygulamalarımızda ve web sitemizde arama ve önerileri güçlendirir, fiyatlandırma ve rota optimizasyonu yoluyla en iyi fiyatları bulur, üretken yapay zeka ile deneyimi kişiselleştirir ve dijital pazarlamamızı daha akıllı hale getirir. Ekiplerimiz fikirden üretime kadar tüm yaşam döngüsünün sahibidir ve Trainline'da makine öğrenimi ve yapay zekanın etkisini artırmak için işletme genelindeki meslektaşlarınızla yakın işbirliği içinde çalışır.
Arama, Tedarik ve Ticareti kapsayan Temel Deneyim sütunumuzda 7 makine öğrenimi mühendisi ve veri mühendisinden oluşan bir ekibe liderlik edecek bir Makine Öğrenimi Mühendisliği Yöneticisi arıyoruz. Ekibinizin çalışması, müşterilerin biletlerini bulma, karşılaştırma ve satın alma yönteminin merkezinde yer alır. Ekibinizin ne gönderdiğinden ve nasıl gönderdiğinden siz sorumlu olacaksınız: sistemlerin kalitesi, teslimat hızı ve bunları oluşturan kişilerin büyümesi. Veri bilimcileri, yazılım mühendisleri ve ürün yöneticileriyle birlikte çalışacaksınız. Mimari, ödünleşimler ve risk konusunda iyi kararlar almak için teknik çalışmalara yeterince yakın kalacaksınız. Bizi birleştiren şey merak, yaptığımız işe olan sevgi ve sürdürülebilir seyahati kolay seçim haline getirme arzusudur.

Bu rolde şunları yapacaksınız: 🚄

• Makine öğrenimi ve veri mühendislerinden oluşan bir ekibe liderlik edin, koçluk yapın ve büyütün. Bu, beklentileri net bir şekilde belirlemek, düzenli geri bildirim vermek, performansı yönetmek ve insanların ellerinden gelenin en iyisini yaptığı kapsayıcı bir ekip oluşturmak anlamına gelir.

• Ekip için işe alma, ihtiyacımız olan rolleri şekillendirme ve adil, titiz bir görüşme süreci yürütme

• Kendi teslimatı: Arama, Tedarik ve Ticaret genelinde ürün iş ortaklarınızla planlama yapın ve önceliklendirin, ekibin engelini kaldırın ve ölçülebilir müşteri ve iş sonuçlarını harekete geçiren ML ve AI sistemlerini gönderin

• Ekibinizin sistemleri için mimari, yap-satın al ve daha basit bir yaklaşımın ne zaman daha karmaşık bir yaklaşımı yeneceğini bilmek de dahil olmak üzere teknik yönü belirleyin

• Ekibin tüm yaşam döngüsü boyunca iyi bir şekilde çalıştığından emin olun: güvenilir veri hatları, yüksek kaliteli özellikler, sıkı çevrimdışı ve çevrimiçi değerlendirme (A/B testi dahil), güvenilir dağıtım, izleme ve sürekli bakım

• Çok adımlı iş akışları, araç kullanımı ve döngüdeki insan kontrollerini tasarlamak için LangGraph gibi orkestrasyon donanımlarını kullanarak üretim düzeyinde aracı sistemler oluşturma konusunda ekibe liderlik edin

• Yüksek Lisans ve temsilcilik çalışmaları için değerlendirmeyi birinci sınıf bir mühendislik disiplini haline getirin. Bu, seçilmiş değerlendirme kümeleri, yargıç olarak Yüksek Lisans ve insan incelemesi, izleme, istemlerin ve aracıların regresyon testlerinin yapılması ve kalite, maliyet ve gecikmenin çevrimiçi izlenmesi anlamına gelir

• Güvenliği, gizliliği ve bir aracının kendi başına hareket etmemesi gerektiğinde net geri dönüşleri kapsayan, yapay zekanın sorumlu kullanımına yönelik korkulukları ayarlayın

• Kod ve tasarım incelemeleri, CI/CD, MLOps, gözlemlenebilirlik ve çağrı üzerine mühendislik uygulamalarının çıtasını yükseltin

• İlerlemeyi, ödünleri ve etkiyi sade bir dille açıklayarak kıdemli liderler ve ortak ekiplerle güçlü ilişkiler kurun

• Daha geniş AI ve ML topluluğumuza katkıda bulunun ve öğrenme, merak ve deneme kültürünün korunmasına yardımcı olun

Varsa sizden haber almak isteriz... 🔎

• İşe alma, performans yönetimi ve kariyer gelişimi de dahil olmak üzere bölüm yöneticisi mühendisleri deneyimleyin

• Modelleri üretime alma ve onları uygun ölçekte sağlıklı tutma konusunda geçmiş deneyime sahip, makine öğrenimi mühendisi olarak güçlü bir geçmişe sahip olmak

• Veri mühendislerine ve makine öğrenimi mühendislerine liderlik etmek için veri mühendisliğinde (boru hatları, veri modelleme ve veri kalitesi) yeterli temele sahip olunması

• Kodu ve tasarımları güvenilir bir şekilde incelemek için yeterli uygulamalı derinliğe sahip sağlam Python ve yazılım mühendisliği temelleri

• Sıralama ve öneri, tahmine dayalı modelleme, optimizasyon veya NLP gibi en az bir alanda derinlik, sağlam bir istatistik, deney ve özellik mühendisliği anlayışıyla desteklenir

• Dağıtılmış veri işleme, düzenleme, model yönetimi ve kod olarak altyapıyı kapsayan ideal olarak AWS gibi büyük bir bulut platformunda modern makine öğrenimi altyapısı deneyimi

• Acente orkestrasyonu çerçeveleri, araç kullanımı, RAG ve yerini aldığı yerde ince ayar dahil olmak üzere, acentelik veya LLM tabanlı sistemlerin nakliyesinde uygulamalı deneyim

• Braintrust gibi araçları kullanarak LLM ve acente sistemlerini değerlendirmeye yönelik disiplinli bir yaklaşım ve bir acentenin üretimde iyi çalışıp çalışmadığının nasıl bilineceği konusunda net bir görüş

• Teknik ve teknik olmayan meslektaşlarla açık iletişim ve yapılacak insanlardan daha fazlası olduğunda öncelikler konusunda iyi karar verme

Teknoloji yığınımız 💻
AWS'de çoğunlukla Python'da derleme yapıyoruz ve araçları yenilik yerine üretimde yaptıkları işe göre seçiyoruz. Hepsini ilk gün bilmenize gerek yok.

• Veri ve bilgi işlem: EMR'de S3, Athena, Spark, SQL

• Düzenleme ve MLOps: CI/CD için Airflow, MLflow, Docker, ECS, Terraform, GitHub Eylemleri…

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/trainline/machine-learning-engineering-manager-london-162059)