O tym stanowisku
Numery telefonów i adresy e-mail w tym ogłoszeniu są ukryte do momentu zalogowania.
auto_translated_note
Poszukujemy inżyniera uczenia maszynowego (MLE), który będzie projektować, budować i optymalizować nasze operacje uczenia maszynowego. Będziesz odgrywać kluczową rolę w skalowaniu modeli AI od badań po produkcję, zapewniając płynne wdrażanie modeli, monitorowanie i zarządzanie cyklem życia w całej naszej infrastrukturze Google Cloud Platform (GCP). Będziesz ściśle współpracować z analitykami danych, ML Ops i inżynierami danych, aby zautomatyzować przepływy pracy, poprawić wydajność modelu i zapewnić niezawodność naszej sztucznej inteligencji, która służy milionom graczy na całym świecie.
Co będziesz robić - Projektuj, opracowuj i wdrażaj modele i rozwiązania uczenia maszynowego, wykorzystując narzędzia takie jak LangGraph i MLflow do orkiestracji i zarządzania cyklem życia. - Współpraca przy budowaniu i utrzymywaniu skalowalnej infrastruktury potoków danych i funkcji na potrzeby przetwarzania w czasie rzeczywistym i przetwarzania wsadowego przy użyciu narzędzi takich jak BigQuery, BigTable, Dataflow, Composer(Airflow), PubSub i Cloud Run w celu wspierania uczenia i wnioskowania modeli ML. - Opracuj i wdrażaj solidne strategie monitorowania i obserwowalności modelu w celu wykrywania odchyleń, odchyleń i pogorszenia wydajności modelu, wykorzystując narzędzia takie jak Vertex AI Model Monitoring i niestandardowe pulpity nawigacyjne. - Zoptymalizuj wydajność wnioskowania modelu ML, aby poprawić opóźnienia i efektywność kosztową aplikacji AI. - Zapewnij ogólną niezawodność, wydajność i skalowalność modeli ML i platformy infrastruktury danych, w tym proaktywną identyfikację i rozwiązywanie problemów związanych z wydajnością modeli i jakością danych. - Rozwiązywanie problemów i rozwiązywanie złożonych problemów mających wpływ na modele ML, potoki danych i produkcyjny system AI. - Upewnij się, że modele i przepływy pracy AI/ML spełniają wymagania dotyczące zarządzania danymi, bezpieczeństwa i zgodności, szczególnie w przypadku gier na prawdziwe pieniądze. Czego szukamy - ponad 1-letnie doświadczenie jako inżynier ML, ze szczególnym uwzględnieniem opracowywania i wdrażania modeli uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych. - Duże doświadczenie w Google Cloud Platform (GCP), w tym usługach związanych z ML i infrastrukturą danych, takich jak BigQuery, Dataflow, Vertex AI, Cloud Run oraz Pub/Sub i Composer (Airflow). - Solidna znajomość konteneryzacji (Docker, Kubernetes) i doświadczenie z platformami orkiestracji Kubernetes, takimi jak GKE, do wdrażania usług ML. - Doświadczenie w budowaniu i wdrażaniu skalowalnych potoków danych i modeli uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych. - Zrozumienie najlepszych praktyk w zakresie monitorowania modeli, rejestrowania i obserwowalności modeli i aplikacji uczenia maszynowego. - Doświadczenie w Pythonie i frameworkach ML (np. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn). - Znajomość koncepcji orkiestracji AI przy użyciu narzędzi takich jak LangGraph lub LangChain będzie dodatkowym atutem. - Dodatkowe doświadczenie obejmuje pracę w grach, wykrywanie oszustw w czasie rzeczywistym lub systemy personalizacji AI i przepływy pracy Agentic.
Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/machine-learning-engineer-with-an-agentic-focus-high-5-games