О нас
Buzz революционизирует аналитику и обслуживание инфраструктуры электросетей с помощью наших передовых AI-решений. Наши системы компьютерного зрения анализируют критически важную инфраструктуру для повышения безопасности, надежности и операционной эффективности по всей сети электроснабжения.
Описание вакансии
Мы ищем инженера платформы прикладного машинного обучения начального/среднего уровня для присоединения к нашей команде компьютерного зрения и помощи в улучшении баз данных, облачной инфраструктуры и инструментов, на которых строится наша команда. Вы будете создавать инструменты и инфраструктуру для масштабирования наших обучающих и дата-пайплайнов. Вы будете работать в команде опытных ML-инженеров с автономией в реализации собственных проектов и поддержкой для дальнейшего развития.
Обязанности
- Проектировать, создавать и поддерживать масштабируемую инфраструктуру обучения для задач компьютерного зрения
- Реализовывать и управлять распределёнными пайплайнами обучения (мульти-GPU, мульти-узел) для поддержки масштабного обучения моделей и настройки гиперпараметров
- Создавать и поддерживать надёжные дата-пайплайны для разработки ML
- Проектировать схемы баз данных и стратегии хранения для управления большими обучающими наборами данных, аннотациями и артефактами моделей
- Реализовывать и управлять хранилищами признаков, версионированием данных и отслеживанием экспериментов для обеспечения надёжной итерации моделей
- Автоматизировать существующие рабочие процессы анализа
- Поддерживать чёткую документацию компонентов платформы, контрактов данных и процессов развертывания
- Чётко коммуницировать решения по инфраструктуре, компромиссы и ограничения системы ML-инженерам и заинтересованным сторонам
- Проводить тщательные ревью кода и писать интеграционные тесты для ML-пайплайнов
Квалификации и опыт
- 2-4 года опыта работы в индустрии на позициях инженера платформы, бэкенда, данных или MLOps
- Профессиональное владение Python — идиоматичный код, подсказки типов, асинхронные паттерны, упаковка и реализация с учётом производительности
- Сильные основы программной инженерии — тестирование, ревью кода, дизайн API, проектирование систем на уровне компонентов
- Практический опыт создания и эксплуатации распределённой облачной инфраструктуры машинного обучения
- Проектирование и поддержка масштабируемой инфраструктуры обучения, управление надёжностью ML-платформы, оптимизация дата-пайплайнов для пропускной способности в масштабе
- Опыт проектирования баз данных и систем данных для ML-задач — дизайн схем, оптимизация запросов и стратегии хранения для больших наборов данных
- Отличные навыки оркестрации рабочих процессов и автоматизации
- Уверенное владение Python и основными ML-инструментами:
- Экосистема Python: Pytest, UV, FastAPI, Pydantic
- Инструменты: Git, Docker, UV
- Отслеживание: MLflow, Weights & Biases или эквиваленты
- Автоматизация: Github Actions, CI/CD, Prefect или эквиваленты
- Инфраструктура: AWS, GCP, Kubernetes, Helm, Terraform или эквиваленты
- Базы данных: Postgres, DynamoDB, Bigtable
* Компания Buzz Solutions в настоящее время не предоставляет спонсорство виз для разрешений на работу в Соединённых Штатах *
