Principal ML Platform Engineer - удалённая вакансия

Synthesia ищет специалиста на позицию Principal ML Platform Engineer: руководящий уровень, а значит ответственность за команду или направление. Вакансия относится к направлению IT и программирование и полностью удалённая. Компания берёт кандидатов из Европы.

В объявлении выделен Machine Learning, то есть опыт именно с этим инструментом окажется решающим.

Работодатель не указал сумму публично, это уточняется на собеседовании. Условий по рабочим часам объявление не ставит.

Эта вакансия прошла автоматическую проверку: в список не попадают объявления, где требуется иностранное разрешение на работу, спонсорство визы, гражданство определённой страны или проживание в ней.

Synthesia, новаторская видеоплатформа ИИ, обслуживает более 90% Fortune 100. Основанная в 2017 году, компания имеет присутствие в Лондоне и по всей Европе и США.

Благодаря ИИ, преобразующему ландшафт бизнеса и коммуникации, Synthesia фокусируется на улучшении визуального контента и развитии навыков предприятия, стремясь оптимизировать сотрудничество и успех в организациях.

После недавнего раунда финансирования серии E Synthesia получил 200 миллионов долларов, в результате чего его оценка составила 4 миллиарда долларов. Компания привлекла более 530 миллионов долларов от ведущих инвесторов, таких как Accel, NVentures, Kleiner Perkins, GV и Evantic Capital, а также учредителей и операторов из Stripe, Datadog, Miro и Webflow.

Мы ищем главного инженера, чтобы присоединиться к команде Synthesia ML Platform.

Наша команда разрабатывает и управляет инфраструктурой, которая позволяет исследовательским и производственным группам эффективно обучать, обслуживать и развертывать генеративные модели. Это включает в себя разработку исследовательских инструментов, производственных систем и пользовательских интерфейсов, которые интегрируют эти компоненты. Значительная часть нашей миссии заключается в том, чтобы сделать эти системы более автоматизированными и агентно-ориентированными, обеспечивая надежную работу рабочих процессов с минимальным ручным вмешательством.

Мы ищем универсального инженера с точки зрения систем:

Кто-то, кто может беспрепятственно работать с инфраструктурой, бэкэнд-системами и инструментами, и кто имеет практический опыт работы с системами ML. Эта роль касается не только машиностроения ML; мы особенно заинтересованы в людях, которые глубоко понимают надежность, масштабируемость, производительность и эффективность использования ресурсов в сложных производственных средах. Это практическая, эффективная роль со значительной ответственностью. Вы поможете сформировать эволюцию нашей платформы ML, поскольку мы масштабируем количество моделей, рабочих нагрузок, инструментов и команд, полагающихся на нее.

Что вы будете делать:

Разработка и совершенствование платформенных систем, которые поддерживают обучение модели, оценку и обслуживание производства. Создавайте инфраструктуру и инструменты, которые гарантируют, что рабочие нагрузки ML более надежны, масштабируемы и экономичны. Разработка внутренних инструментов и рабочих процессов, которые просты в эксплуатации и подходят для автоматизации. Работа над архитектурой, лежащей в основе развертывания модели, обслуживания и работы в исследовательских и продуктовых средах. Улучшить то, как мы планируем, отслеживаем и отлаживаем рабочие нагрузки, работающие на графических процессорах и облачной инфраструктуре. Разработка внутренних инструментов и абстракций, которые уменьшают эксплуатационные расходы для исследователей и инженеров. - Улучшение видимости, автоматизации, надежности и опыта разработчиков. - тесно сотрудничать с исследователями и инженерами, чтобы определить болевые точки и превратить их в надежные возможности платформы. Способствовать техническому направлению и принимать практические архитектурные решения по мере роста платформы.

Вы преуспеете в этой роли, если у вас есть:

- Обширный опыт создания или эксплуатации производственных систем с акцентом на надежность, масштабируемость и ремонтопригодность. Системное мышление: вы, естественно, думаете о узких местах, режимах отказа, интерфейсах, использовании ресурсов и долгосрочной работоспособности. Твердый практический опыт работы с облачной инфраструктурой, Linux и автоматизацией инфраструктуры. Опыт работы с Kubernetes и управление распределенными рабочими нагрузками в производстве. Сильные навыки кодирования, предпочтительно на Python или аналогичных языках, используемых для бэкэнд-систем и инструментов. Сильные суждения о том, где автоматизация добавляет ценности и где человеческий надзор имеет решающее значение. Опыт создания внутренних платформ, инструментов для разработчиков или абстракций инфраструктуры, используемых другими инженерами. - Удобство работы в неоднозначной среде и владение открытыми техническими задачами. Прагматичный подход: вы уделяете приоритетное внимание решению правильной проблемы и избегаете чрезмерной инженерии.

Соответствующий опыт:

Операционная инфраструктура ML или системы обслуживания моделей в производстве. Поддержка исследований или трудоемких данных. Работа с системами на основе GPU или другой чувствительной к производительности инфраструктурой. Опыт наблюдения и отладки в распределенных системах. Знакомство с Terraform, Datadog, GitHub Actions или аналогичными инструментами.

Дополнительные преимущества:

Опыт создания агентных или LLM-мощных внутренних инструментов. Опыт работы с системами оркестровки рабочего процесса, такими как Temporal. - Опыт работы на стыке научно-производственной инженерии. Знакомство с оптимизацией производительности, планированием или проблемами распределения ресурсов. Опыт создания легких продуктов или инструментов, ориентированных на разработчиков.