Zusammenfassung der Position:
Der Staff Machine Learning Operations Engineer ist ein anerkannter Experte im Bereich Machine Learning Operations und ist verantwortlich für das Design, die Entwicklung, die Analyse, das Testen und die Implementierung von Machine Learning (ML) Services und Infrastruktur. Der Kandidat testet neue Technologien, entwickelt Best Practices und Leitfäden und dient als Fachexperte für das Development Operations & Analytics Team. Diese Position auf Stabsebene arbeitet an bedeutenden und einzigartigen Problemen, bei denen die Analyse von Situationen und Daten eine Bewertung von immateriellen Werten erfordert. Sie übermitteln Projektinformationen an Kunden, Projektmanager oder anderes an Projekten arbeitendes Konstruktionspersonal und pflegen gute Arbeitsbeziehungen zu Kunden und Mitarbeitern. Sie erstellen und pflegen eine vollständige Dokumentation, unterstützen Teammitglieder und stellen sicher, dass festgelegte Ziele und Fristen eingehalten werden. Sie halten die Geschäftsleitung über den Stand der Dinge und wichtige Probleme auf dem Laufenden.
Job Details:
Arbeit von zu Hause aus
Montag bis Freitag | 9 AM bis 6 PM MST (12 AM bis 9 AM philippinische Zeit)
Zuständigkeiten:
- Entwurf und Entwicklung von Web-/Backend- und CI/CD-Diensten.
- Verwaltung mehrerer Aufgaben und Zuständigkeiten in Umgebungen mit hohem Druck, hervorragende Fähigkeit, Probleme in frühen Projektphasen zu erkennen und zu lösen, um Kosten/Zeitaufwand zu vermeiden.
- Durch die Fähigkeit, Architektur zu entwerfen, können Sie Projekte in hoher Qualität und termingerecht durchführen.
- Schreiben Sie qualitativ hochwertigen Code und effektive Unit-Tests, indem Sie Standards für andere Ingenieure festlegen und durchsetzen.
- Überwachen und optimieren Sie die Leistung für hoch ausgelastete 24×7-Dienste.
- Verringern Sie die Häufigkeit von Zwischenfällen, indem Sie die Grundursachen beseitigen und die besten Praktiken und Standards der Organisation kontinuierlich verbessern und fördern.
- Recherche und Integration von Produkten Dritter in die bestehende Infrastruktur.
- Antizipieren Sie den zukünftigen Zustand der ML Ops-Plattform und aktualisieren Sie die Architektur kontinuierlich.
- Bewertung der Technologie über mittel- bis langfristige Zeithorizonte und Abwägung von geschäftlichen und technischen Kompromissen.
- Zusammenarbeit mit Produktteams zur Erfassung von Geschäftsprozessen und Projektanforderungen.
- Erforschung, Konzeption und Entwicklung von Computersoftwaresystemen in Verbindung mit der Entwicklung von Hardwareprodukten unter Anwendung von Grundsätzen und Techniken der Informatik, des Ingenieurwesens und der mathematischen Analyse.
- Analyse der Softwareanforderungen, um die Durchführbarkeit des Entwurfs innerhalb von Zeit- und Kostenbeschränkungen zu ermitteln.
- Beratung mit Hardware-Ingenieuren und anderen technischen Mitarbeitern, um Schnittstellen zwischen Hardware und Software sowie Betriebs- und Leistungsanforderungen von Gesamtsystemen zu bewerten und zu empfehlen.
- Formulierung und Entwurf komplexer Softwaresysteme unter Verwendung wissenschaftlicher Analysen und mathematischer Modelle zur Vorhersage und Messung der Ergebnisse und Folgen des Entwurfs.
- Entwicklung und Leitung von Software-Systemtestverfahren, Programmierung und Dokumentation.
- Sorgen Sie dafür, dass der Arbeitsbereich sauber, sicher und gut gepflegt ist.
- Durchführung verschiedener Projekte nach Maßgabe des Auftrags.
- Aktualisierung der technischen Kenntnisse nach Bedarf.
- Wahrnehmung sonstiger damit verbundener Aufgaben nach Maßgabe des Auftrags.
Kenntnisse, Fertigkeiten und Fähigkeiten:
- Erfahrung mit dem Betrieb hochverfügbarer, fehlertoleranter, skalierbarer, verteilter Software/Infrastruktur in der Produktion unter Verwendung bewährter DevOps-Verfahren.
- Hervorragende Kenntnisse in den Bereichen Fehlerbehebung und Leistungsoptimierung.
- Engagement für Qualität durch die Fähigkeit, komplexe technische Anforderungen in funktionale Software zu übersetzen und dabei bewährte Verfahren zum Schreiben von hochwertigem Code anzuwenden.
- Fähigkeit, in einem selbstverwalteten, teambasierten, agilen Projektumfeld zu arbeiten und anderen Teammitgliedern technische Anleitung und Führung zu bieten.
- Hervorragende Erfahrung mit Standardmethoden der Softwaretechnik (Unit-Tests, Code-Reviews, Entwurfsdokumentation, kontinuierliche Bereitstellung).
- Entwicklung und Bereitstellung von produktionsreifen Diensten, SDKs und Dateninfrastrukturen mit Schwerpunkt auf Leistung, Skalierbarkeit und Selbstbedienung.
- Ausgezeichnete Erfahrung mit bestehenden MLOps-Frameworks (z. B. Databricks, Seldon, SageMaker, DVC).
- Ausgeprägte Erfahrung in der Programmierung mit Scala (Java), Go oder Python.
- Solide Erfahrung im Betrieb von Big-Data-Infrastrukturen in einem Cloud-basierten Ökosystem (AWS bevorzugt).
- Solides Verständnis von Verkehrsmanagement- und Netzwerkkonzepten.
- Erfahrung mit Stream-Processing-Systemen (z. B. ksqlDB, Spark Streaming, Apache Beam/Flink).
Qualifikationen:
- Bachelor of Science in Informatik, Informationstechnologie oder einem verwandten Fachgebiet.
- Fachexperte im Zuständigkeitsbereich oder umfassende Kenntnisse in mehreren technischen Bereichen.
- Fortgeschrittene Abschlüsse (Master oder PhD) können die erforderliche Berufserfahrung um 2 bis 4 Jahre verringern.
- Mindestens 6 Jahre Erfahrung mit einer nachweislichen Erfolgsbilanz in der Entwicklung von webbasierten Anwendungen und Webdiensten unter Verwendung von Java, SOAP, REST, XML und anderen Webtechnologien, einschließlich Erfahrung mit Schnittstellen zu Oracle-Datenbanken und der Integration von Produkten Dritter in die bestehende Infrastruktur.
Bevorzugte Qualifikationen:
- Erfahrung mit:
- NetBeans
- Subversion
- Jira
- Agile/Scrum-Projektentwicklung
- IDM/OSSO
- ASP/.Net
- DRUPAL
- Groovy/Grails
- Ruby/Rails
- PHP
- Überwinterung/Naht
- Banner
- DROOLS, JBOSS
- Technische Zertifizierung
- Anwendungsintegration mit Altsystemen
- JSF, J2EE, Java EE, jQuery, JavaScript
- SQL
- Oracle oder eine andere Datenbankschnittstelle