Senior/Lead Machine Learning Engineer

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 межах ML-піплайн. Крім того, ви будете керувати розробкою та розгортанням ML-ендпоінтів прогнозування. Співпраця з системними інженерами 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 розробці, розгортанню та управлінню ML-піплайн, відповідно до кращих практик
• Розробляти, розгортати, утримувати, діагностувати та покращувати компоненти ML-піплайн
• Керувати розробкою та розгортанням ML-ендпоінтів прогнозування
• Співпрацювати з системними інженерами для створення фреймворка управління життєвим циклом ML
• Писати специфікації, документацію та керівництва для користувачів для додатків
• Покращувати практики кодування та організовувати репозиторії в межах наукового робочого процесу
• 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 дата-продуктів
• Знання технологій Big Data (наприклад, Hadoop, Spark, Kafka, Cassandra, GCP BigQuery, AWS Redshift, Apache Beam тощо)
• Знання роботи з інструментами автоматизації піплайн та управління 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 великим постачальником хмарних послуг, таким як AWS, GCP чи Azure
• Знання 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
• Здібності до роботи з багатьма типами баз даних, включаючи реляційні, NoSQL, графові, документальні, стобцеві, часові ряди 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
• Знання технологій контейнеризації, таких як Docker

Про компанію

EPAM Systems є глобальною компанією з інженерії програмного забезпечення та розробки продуктів, яка співпрацює з провідними світовими компаніями для надання технологічних рішень, що сприяють цифровій трансформації та інноваціям.