Науковий спеціаліст, AI/ML

Науковий спеціаліст, AI/ML

Опис роботи:

Сучасні складні системи, що швидко розвиваються, перетворилися на мінне поле ризиків надійності, будь-який із яких може спричинити збій, що коштує мільйони доларів і підриває довіру клієнтів. Ось чому команди високої доступності використовують Gremlin для пошуку та усунення ризиків надійності, перш ніж вони стануть інцидентами.

Платформа Gremlin Reliability Platform допомагає командам програмного забезпечення проактивно відстежувати та тестувати свої системи на загальні ризики надійності, розробляти та запроваджувати стандарти надійності та автоматизувати свої практики надійності в усій організації. Будучи лідером у сфері Chaos Engineering і тестуванні надійності, ми співпрацюємо з сотнями найбільших організацій світу, де висока доступність не є предметом обговорення.

Про роль спеціаліста з даних, AI/ML

Як спеціаліст із обробки даних, AI/ML у Gremlin, ви матимете можливість підвищити надійність Інтернету загалом, перетворивши мільйони інженерних експериментів хаосу на автоматизований аналіз та усунення несправностей. Ви зможете використовувати свій прикладний досвід машинного навчання, щоб сформулювати напрямок продукту, а також вирішити складні технічні проблеми, які безпосередньо впливають на наших клієнтів (від Fortune 500 до невеликих організацій). Ви тісно співпрацюватимете з невеликою талановитою командою інженерів, яка зосереджена на якості, доставці та передбачуваності з наголосом на надання нашим клієнтам чудової взаємодії з користувачем.

У цій ролі ви отримаєте:

• Проаналізуйте власний набір даних Gremlin про мільйони інженерних експериментів хаосу, щоб визначити шаблони збоїв, основні причини та сигнали стійкості в складних розподілених системах

• Попереднє навчання та налагодження моделей машинного навчання, які автоматично виявляють, класифікують і пояснюють збої, які спостерігаються під час експериментів з хаосом

• Створюйте інтелектуальні системи, які надають автоматизовані рекомендації щодо виправлення та, зрештою, оркестровку, навчаючись на результатах історичних експериментів і поведінці системи

• Розробляйте масштабовані канали даних і сховища функцій для обробки, збагачення та обслуговування великих обсягів експериментальних даних як для навчання моделі, так і для висновків у реальному часі

• Тісно співпрацюйте з інженерами платформи та SRE для інтеграції аналізу та усунення збоїв на основі ШІ безпосередньо в основний продукт Gremlin.

• Застосовуйте передові методи, включаючи причинно-наслідковий висновок, графічний ML, моделювання часових рядів і навчання з підкріпленням, щоб постійно підвищувати точність і практичність автоматизованого аналізу відмов

• Перекладіть інформацію з мільйонів експериментів із хаосом у функції штучного інтелекту, які допомагають клієнтам автоматично визначати радіус вибуху, визначати першопричини та прискорювати відновлення

• Досліджуйте та створюйте нові підходи машинного навчання, включаючи причинно-наслідковий штучний інтелект та агентські системи, які перетворюють необроблені дані експерименту з хаосом на автоматизовані надійні стратегії виправлення.

Ми очікуємо, що ви матимете:

• Досвід самостійного та спільного вирішення проблем із сильними навичками спілкування

• 5+ років професійного досвіду зі створення та виробництва машинного навчання, ідеально для розподілених систем, інфраструктури або сценаріїв використання DevOps і SRE із більшим загальним багаторічним досвідом розробки програмного забезпечення.

• Практичний досвід роботи з такими методами, як причинний висновок, графічний ML, моделювання часових рядів або навчання з підкріпленням

• Досвід створення конвеєрів даних і сховищ функцій, які підтримують як офлайн-навчання, так і висновки в реальному часі

• Досвід роботи з гнучкими середовищами та практиками розробки

• Рішучий прихильник і практик ретельного експериментування, оцінки моделі та найкращих інженерних практик

• Комфортне партнерство з інженерами платформи та SRE для перетворення досліджень у функції продукту, що постачаються

• Сильний у розбитті неоднозначних проблем на конкретні дії та етапи

Бонусний досвід:

• Досвід інженерії хаосу, інженерії надійності сайту або розподілених систем

• Досвід роботи в системах агентного штучного інтелекту або великомасштабних причинно-наслідкових висновках у виробництві

• Досвід роботи з інструментами MLOps, такими як обслуговування моделей, моніторинг або інфраструктура магазину функцій

• Робота у віддалених середовищах

• Був на виклику та брав участь у програмі управління інцидентами

*Роль не передбачає спонсорських переваг при працевлаштуванні.

**Якщо ви не вважаєте, що відповідаєте всім наведеним вище критеріям, але все ще зацікавлені у вакансії, подайте заявку. Ніхто не перевіряє кожне поле, ми шукаємо кандидатів, які є особливо сильними в кількох сферах і мають певний інтерес і здібності в інших.

Компенсація

Ми очікуємо, що розмір зарплати для цієї посади становитиме 220 000 - 290 000 доларів США. Ми розуміємо, що зарплата залежить від рівня досвіду, і ми вітаємо прямі розмови про це. Остаточна пропозиція змінюватиметься залежно від оцінки навичок і здібностей кандидата, а також нашого бюджету та ринкових даних.

Gremlin пропонує конкурентоспроможні загальні компенсаційні пакети, включаючи 401k Matching, Equity та інші переваги, такі як гнучкі відпустки та оплачувані відпустки компанії.

Про Гремліна:

Gremlin — це команда ветеранів галузі та людей, які прагнуть вчитися один у одного. Ми встановлюємо стандарти надійності та надаємо провідним організаціям мислення та досвід, необхідні для вдосконалення надійності, яке рухає світ вперед. Нас підтримують провідні інвестори Index Ventures, Amplify Partners і Redpoint Ventures. Наші клієнти люблять нас, і ми раді бути партнером у їхньому успіху.

Про що ми дбаємо:

Ми дбаємо про наших людей

Люди є нашими критичними відмінностями. Компанія прагне ставитися до наших людей з повагою, емпатією та гідністю. Ми очікуємо, що наші люди ставитимуться один до одного однаково. В обох випадках ми будемо припускати добрі наміри. Ласкаво просимо в Gremlin усіх. Ми знаємо, що наші відмінності роблять нас сильнішими, і що наші найкращі ідеї та внески можуть надходити від будь-кого на будь-якому рівні.

Ми дбаємо про співпрацю…

Джерело: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/152746-data-scientist-ai-ml)