Менеджер з розробки машинного навчання

Про нас
У Trainline ми прагнемо розширити можливості екологічного вибору подорожей, поєднуючи людей і місця. Trainline дає змогу мільйонам мандрівників знаходити та бронювати квитки за найвигіднішою ціною серед перевізників, тарифів і варіантів подорожі через наш високо оцінений мобільний додаток, веб-сайт і партнерські канали B2B.
Чудові подорожі починаються з Trainline 🚄
Ми є провідною незалежною залізничною платформою в Європі, яка допомагає мільйонам мандрівників знаходити та бронювати найкращі залізничні та автобусні поїздки через наш додаток, веб-сайт і партнерські канали.
Наша робота полягає в тому, щоб вибір екологічної подорожі був найкращим. Створюючи кращий досвід подорожей потягом, ми допомагаємо більшій кількості людей вибрати залізницю, створюючи позитивний вплив на клієнтів, наш бізнес і планету.
Наша команда складається з понад 1000 пасажирів з понад 50 країн, які працюють у Лондоні, Парижі, Барселоні, Мілані, Единбурзі та Мадриді. Зараз чудовий час приєднатися до нас і допомогти сформувати майбутнє подорожей.
Представляємо команду Trainline Machine Learning і AI 👋
Машинне навчання є основою місії Trainline — допомагати мільйонам людей щодня робити вибір на користь екологічних подорожей. Наші моделі та агенти штучного інтелекту підтримують клієнтів, коли подорожі йдуть не так, покращують пошук і рекомендації в наших програмах і на веб-сайті, знаходять найкращі тарифи за допомогою оптимізації цін і маршрутів, персоналізують досвід за допомогою генеративного штучного інтелекту та роблять наш цифровий маркетинг розумнішим. Наші команди володіють повним життєвим циклом від ідеї до виробництва та тісно співпрацюють з колегами по всьому бізнесу, щоб посилити вплив машинного навчання та штучного інтелекту в Trainline.
Ми шукаємо інженерного менеджера з машинного навчання, який би керував командою із 7 інженерів ML та інженерів з обробки даних у рамках нашого основного компоненту досвіду, який охоплює пошук, постачання та торгівлю. Робота вашої команди лежить в основі того, як клієнти знаходять, порівнюють і купують квитки. Ви відповідатимете за те, що постачає ваша команда та як вона це постачає: якість систем, швидкість доставки та зростання людей, які їх створюють. Ви працюватимете разом із спеціалістами з обробки даних, інженерами програмного забезпечення та менеджерами з продуктів. Ви будете достатньо близькі до технічної роботи, щоб правильно оцінити архітектуру, компроміси та ризики. Нас об’єднує цікавість, любов до того, що ми робимо, і бажання зробити екологічні подорожі легким вибором.

У цій ролі ви будете... 🚄

• Очолюйте, тренуйте та розвивайте команду ML та інженерів з обробки даних. Це означає встановлення чітких очікувань, регулярне надання зворотного зв’язку, керування продуктивністю та побудову інклюзивної команди, де люди працюють якнайкраще.

• Найняти для команди, формуючи потрібні нам ролі та проводячи справедливий, суворий процес співбесіди

• Власна доставка: плануйте та розставляйте пріоритети разом зі своїми партнерами по продуктам у пошуковій сфері, постачаннях і торгівлі, розблокуйте команду та надсилайте системи машинного навчання та штучного інтелекту, які забезпечують вимірні результати для клієнтів і бізнесу

• Встановіть технічний напрямок для систем вашої команди, включаючи архітектуру, збірку проти покупки та знання того, коли простіший підхід перемагає складніший

• Переконайтеся, що команда добре працює протягом усього життєвого циклу: надійні канали даних, високоякісні функції, ретельна офлайн- і онлайн-оцінка (включно з A/B-тестуванням), надійне розгортання, моніторинг і постійне обслуговування

• Очолюйте команду зі створення агентних систем виробничого класу, використовуючи джгути оркестровки, такі як LangGraph, для проектування багатоетапних робочих процесів, використання інструментів і елементів керування з боку людини в циклі

• Зробіть оцінювання першокласною інженерною дисципліною для LLM та агентської роботи. Це означає підібрані набори оцінок, перевірку LLM як судді та людину, трасування, регресійне тестування підказок і агентів, а також онлайн-моніторинг якості, вартості та затримки

• Встановіть запобіжники для відповідального використання ШІ, охоплюючи безпеку, конфіденційність і чіткі запасні варіанти, коли агент не повинен діяти самостійно

• Підніміть планку інженерної практики за допомогою перевірки коду та дизайну, CI/CD, MLOps, спостережливості та виклику

• Будуйте міцні стосунки зі старшими керівниками та командами партнерів, пояснюючи прогрес, компроміси та вплив простою мовою

• Зробіть внесок у нашу ширшу спільноту AI та ML і допоможіть зберегти культуру навчання, цікавості та експериментів

Ми будемо раді почути від вас, якщо у вас є... 🔎

• Досвід інженерів-керівників, включаючи наймання, управління продуктивністю та розвиток кар’єри

• Досвід досвіду роботи інженера з машинного навчання з досвідом впровадження моделей у виробництво та підтримки їх здорового стану в масштабі

• Достатня підготовка в розробці даних (конвеєри, моделювання даних і якість даних), щоб керувати інженерами обробки даних, а також інженерами ML

• Надійні основи Python та розробки програмного забезпечення з достатньою глибиною практичних занять, щоб достовірно перевірити код і проекти

• Глибина принаймні в одній області, як-от рейтинг і рекомендації, прогнозне моделювання, оптимізація або НЛП, підкріплена міцним розумінням статистики, експериментів та розробки функцій

• Досвід роботи з сучасною інфраструктурою машинного навчання на великій хмарній платформі, в ідеалі AWS, що охоплює розподілену обробку даних, оркестровку, керування моделлю та інфраструктуру як код

• Практичний досвід доставки агентських систем або систем на базі LLM, включаючи інфраструктури оркестровки агентів, використання інструментів, RAG і тонке налаштування там, де це заслуговує на своє місце

• Дисциплінований підхід до оцінювання LLM та агентських систем, використовуючи такі інструменти, як Braintrust, і чітке уявлення про те, як дізнатися, чи добре агент працює у виробництві

• Чітка комунікація з технічними та нетехнічними колегами та правильне оцінювання пріоритетів, коли потрібно зробити більше, ніж люди.

Наш стек технологій 💻
Ми створюємо здебільшого Python на AWS і вибираємо інструменти для того, що вони роблять у виробництві, а не для новизни. Вам не потрібно знати все це в перший день.

• Дані та обчислення: S3, Athena, Spark on EMR, SQL

• Оркестровка та MLOps: Airflow, MLflow, Docker, ECS, Terraform, GitHub Actions for CI/CD…

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