Job Description, Responsibilities & Requirements
Про посаду
Ми шукаємо здібного Senior/Lead Machine Learning Engineer для приєднання до нашої віддаленої команди у Львові, Україна. Обраний кандидат відіграватиме значну роль у створенні, розробці та управлінні нашим ML-піплайн, використовуючи стандарти галузі.
На цій посаді ви будете зосереджені на створенні, розгортанні, утриманні, діагностиці та покращенні компонентів у ML-піплайн. Крім того, ви будете керувати дизайном та розгортанням ML-ендпоінтів прогнозування. Співпраця з Інженерами Систем для створення фреймворка управління життєвим циклом ML та просування передових практик кодування буде критичним.
Ми вітаємо інноваційних людей, які бажають стати частиною нашої динамічної команди!
Обов'язки
- Сприяти дизайну, розробці та управлінню ML-піплайн, відповідно до кращих практик
- Розробляти, розгортати, утримувати, діагностувати та покращувати компоненти ML-піплайн
- Керувати дизайном та розгортанням ML-ендпоінтів прогнозування
- Співпрацювати з Інженерами Систем для створення фреймворка управління життєвим циклом ML
- Писати специфікації, документацію та керівництва для користувачів для додатків
- Покращувати практики кодування та організовувати репозиторії у науковому робочому процесі
- Налаштовувати піплайн для різних проектів
- Визначати технічні ризики та невідповідності, пропонуючи стратегії пом'якшення
- Працювати з дата-сайєнтистами для операціоналізації предиктивних моделей, забезпечуючи чітке розуміння цілей та цілей моделі, і розробляти масштабовані піплайн для підготовки даних
Вимоги
- 5+ років досвіду програмування, з акцентом на Python та сильні знання SQL
- Знання інструментів та фреймворків MLOps (наприклад, Sagemaker, Vertex, Azure ML)
- Досвід у Data Science, Data Engineering та DevOps Engineering на проміжному рівні
- Докази виконання щонайменше одного проекту в якості MLE
- Експертиза у передових практиках інженерії
- Навички використання екосистеми Apache Spark (Spark SQL, MLlib/SparkML) або еквівалентних технологій для Data Products
- Знання технологій Big Data (наприклад, Hadoop, Spark, Kafka, Cassandra, GCP BigQuery, AWS Redshift, Apache Beam тощо)
- Знання роботи з автоматизованими інструментами для управління піплайн та робочими процесами даних, такими як Airflow або Argo Workflow
- Розуміння різних парадигм обробки даних, включаючи batch, micro-batch та streaming
- Досвід роботи з принаймні одним основним постачальником хмарних послуг, таким як AWS, GCP або Azure
- Знання продуктивної інтеграції ML-моделей у складні, дата-інтенсивні системи
- Знання технологій DS, таких як Tensorflow, PyTorch, XGBoost, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Pandas, Keras, Spacy, HuggingFace, Transformers
- Компетентність у роботі з кількома типами баз даних, включаючи Relational, NoSQL, Graph, Document, Columnar, Time Series тощо.
Буде плюсом
- Досвід у MLOps-пов'язаних інструментах або технологіях Databricks, включаючи MLFlow, Kubeflow, TensorFlow Extended (TFX)
- Знання інструментів тестування продуктивності, таких як JMeter або LoadRunner
- Розуміння технологій контейнеризації, таких як Docker
Про компанію
EPAM Systems є глобальною компанією з інженерії програмного забезпечення та розробки продуктів. Ми співпрацюємо з провідними світовими організаціями для надання інноваційних цифрових рішень та просування цифрової трансформації.