工作职责 ●您将参与设计并推动机器学习(ml)应用程序部署和管理的稳健、可扩展架构和基础设施的开发,确保高可用性、高性能和安全性. ●您将与数据科学家和工程师合作,将业务需求转化为有效且高效的机器学习系统和应用程序. ●您将负责机器学习应用程序核心功能的开发和维护,包括机器学习管道、模型训练和部署以及监控和评估. ●您将通过提供技术专长、主持团队讨论并确保按时交付分配的任务来推动功能工作流. ●您将通过积极探索和实施机器学习领域的最新工具、框架和产品来保持领先地位. ●您将为团队的整体机器学习战略的制定和执行做出贡献,使技术能力与业务目标保持一致. 您将积极主动地识别与机器学习系统和应用相关的挑战,提出解决方案并实施改进措施.

职位要求 技术技能 ●您有编写清晰、可维护且可测试代码的经验,注重代码重构和可读性. ●您精通 python 或 shell 等脚本语言,用于自动化和任务流程优化. ●您了解分布式系统和可扩展架构,能够处理大规模机器学习应用. ●您有使用相关机器学习技术和平台(如 scikit-learn、tensorflow、mlflow、kubeflow、pytorch)构建、部署和维护机器学习系统的经验. ●您有构建、部署和维护机器学习系统的经验,并且熟悉 mlops 原则和 ci/cd 在机器学习中的应用. ●您有机器学习工程和数据科学方面的经验,熟悉关键的机器学习概念、算法和框架,并了解机器学习模型的生命周期. ●您在人工智能应用开发方面有扎实的背景,包括在生产环境中架构、构建和扩展机器学习/人工智能驱动的应用程序. ●您具备设计和运营不同类型机器学习训练及服务工作负载所需基础设施的经验,例如:本地基础设施与云基础设施、基础设施即代码、监控等. ●您拥有使用本地和云服务构建及部署机器学习流水线的实践经验,例如:azure、aws、gcp 或 databricks 以及相关的机器学习托管服务. ●您在模糊不清的情况下具有韧性,能够调整自身角色,从多个角度应对挑战. ●您不回避风险或冲突,而是主动面对并巧妙地加以管理. ●您热衷于指导、辅导和激励他人,并渴望影响团队成员采取积极行动,对自己的工作负责.