Senior Machine Learning Ingenieur

Functieoverzicht:
De Senior Machine Learning Engineer bouwt Machine Learning-modellen, met name NLP en LLM, en voert grote NLP/LLM-modellen op schaal uit op een cloudomgeving. Deze rol is essentieel bij het ervaren van leren, het uitbreiden van machine learning-vaardigheden en het delen van kennis met anderen. Als senior lid van het team werkt de Sr. ML Engineer goed individueel en in teamverband. Je hebt een passie voor Machine Learning en vindt het leuk om state-of-the-art NLP- en LLM-technieken te onderzoeken en toe te passen op het onderwijsdomein. Je hebt initiatief en voert je taken uit terwijl je met collega's communiceert over de status. De Senior Machine Learning Engineer past direct ML kennis en vaardigheden toe om een directe impact te hebben op het verbeteren van leerervaringen van studenten. Deze functie heeft de moed om de huidige stand van zaken uit te dagen en innovatieve ideeën voor te stellen. De Senior Machine Learning Engineer is een uitstekende communicator en werkt samen met multifunctionele teams.

Functie details:

• Thuiswerken
• Maandag tot vrijdag 9 AM tot 6 PM MST
• 12:00 tot 9:00 Filippijnse tijd

Verantwoordelijkheden:

• Werkt nauw samen met de MLE-manager om NLP-initiatieven, routekaarten en strategieën te definiëren.
• Werkt samen met het productteam en projectstakeholders om zakelijke vereisten om te zetten in vereiste NLP-mogelijkheden.
• Ontwikkelt, implementeert en optimaliseert geavanceerde LLM-modellen voor diverse NLP-toepassingen.
• Gebruikt NLP/LLM-technieken om waardevolle inzichten te ontdekken uit ongestructureerde gegevensbronnen zoals gesprekstranscripten, e-mails, aantekeningen van mentoren, enz.
• Gebruikt generatieve AI om de volgende generatie leerervaringen te bouwen.
• Voert de volledige ML-ontwikkelingscyclus uit, inclusief modelonderzoek, gegevensverwerking, modeltraining en fine-tuning, modelexperimenten en -evaluatie, modelverbetering en modelimplementatie.
• Werkt samen met het Data Engineer-team aan de ontwikkeling en implementatie van de gegevensverwerkingspijplijn om input van hoge kwaliteit te garanderen voor modeltraining en inferentie.
• Werkt samen met het MLOps-team om ML-modellen te implementeren in de productieomgeving en zorgt daarbij voor schaalbaarheid, betrouwbaarheid en prestaties.
• Werkt samen met de software-, infrastructuur- en beveiligingsteams om ML-oplossingen naadloos te integreren in het ecosysteem.
• Blijft op de hoogte van de nieuwste technologieën op het gebied van LLM, NLP en Deep Learning en past deze proactief toe op use cases om innovatie te stimuleren.
• Werkt samen met andere teamleden om standaarden en richtlijnen voor ML op te stellen.
• Volgt Agile, ML best practices en bedrijfsprocessen.
• Communiceert status en updates met leiderschap, teamleden en andere teams.
• Mentor en begeleider van junior teamleden.
• Onderzoekt trends en behoeften voor ML-modellen.
• Voert andere gerelateerde taken uit zoals toegewezen.

Kennis, vaardigheden en capaciteiten:

• Ervaring met het werken met hoge beschikbaarheid, fouttolerantie, schaalbare, gedistribueerde software/infrastructuur in productie met behulp van GitOps-praktijken (Terraform bij voorkeur).
• Ervaring met bestaande MLOps frameworks (Databricks, Seldon, Sagemaker, DVC, etc.).
• Sterke achtergrond met programmeerervaring in Scala (Java), Go of Python.
• Ruime ervaring met het beheren van big data-infrastructuur in een cloudgebaseerd ecosysteem (bij voorkeur AWS).
• Goed begrip van verkeersmanagement en netwerkconcepten.
• Ervaring met stream-processing systemen (ksqlDB, Spark Streaming, Apache Beam/Flink, etc.).
• Ervaring met standaard software engineering methodologieën (unit testing, code reviews, ontwerpdocumenten, continuous delivery).
• Ontwikkelen en implementeren van diensten, SDK's en data-infrastructuur van productiekwaliteit, met de nadruk op prestaties, schaalbaarheid en self-service.
• Het vermogen om ideeën te conceptualiseren en duidelijk en beknopt te verwoorden.
• Ervaring als ondernemer of intrapreneur in het leiden van de creatie van een nieuw product en een nieuwe organisatie.

Functievereisten:

Minimumkwalificaties:

• M.S. of hoger in Computerwetenschappen, Software Engineering, Data Science, Machine Learning/Deep Learning, Wiskunde, Natuurkunde of een aanverwant vakgebied.
• 5+ jaar ervaring in softwareontwikkeling binnen een cloudomgeving.
• 3+ jaar ervaring in het bouwen van grootschalige Machine Learning- of Deep Learning-modellen en het uitvoeren van de volledige ML-ontwikkelingscyclus van POC tot productierelease.
• Diepgaande kennis van NLP en LLM concepten, inclusief taalmodellering, tekstclassificatie, sentimentanalyse, token embeddings, etc.
• Vaardige programmeervaardigheden zoals Python, R, SQL, enz.
• Hands-on ervaring met een of meer deep learning frameworks zoals PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, enz.
• Ervaring met toonaangevende cloud- en dataplatforms zoals AWS, Azure, Sagemaker, Databricks, enz.
• Ervaring met data ETL, feature engineering en visualisatietechnieken.
• Ervaring met open-source ML-tools en API's zoals MLFlow, Streamlit, enz.
• Uitstekend probleemoplossend vermogen om complexe gegevens en vereisten te analyseren voor praktische oplossingen.
• Uitstekende creatieve denkvaardigheden om met nieuwe oplossingen en benaderingen te komen.
• Sterke communicatie- en samenwerkingsvaardigheden, in staat om naadloos samen te werken met zakelijke belanghebbenden en cross-functionele teams.
• Je voelt je prettig in een snelle, dynamische werkomgeving met een hoge mate van samenwerking.

Vereiste kwalificaties:

• Bij voorkeur gepromoveerd.
• Ervaring met Databricks verdient de voorkeur.
• Bij voorkeur ervaring met AWS-cloudplatform.