你好，
希望一切顺利。
以下是我们客户的紧急需求，请查看。如果你认为自己适合这个职位，请回复我并提供你的联系方式、可用性和期望薪酬，同时附上一份更新后的简历。
职位描述
职位：ML运维工程师
地点：纽约、新泽西、宾夕法尼亚
我们正在寻找一位技术娴熟、经验丰富的MLOps工程师加入我们的美国团队。你将在我们尖端的生成式人工智能应用程序的基础设施和流程方面发挥关键作用，与生成式人工智能全栈架构师密切合作。你在自动化和优化机器学习生命周期方面的专业知识将对我们生成式人工智能模型在生产中的效率、可扩展性和可靠性起到重要作用。
职责：
设计、开发和实施生成式人工智能模型的MLOps流程，包括数据摄入、预处理、训练、部署和监控。
利用GitOps、CI/CD流水线和容器化技术（如Docker、Kubernetes）等工具，自动化机器学习任务。
为生成式人工智能模型在生产环境中建立和维护强大的监控和报警系统，确保及时发现和解决问题。
与生成式人工智能全栈架构师和其他工程师合作，优化模型性能和资源利用。
管理和维护云基础设施（如AWS、GCP、Azure），确保机器学习工作负载的成本效益和可扩展性。
及时了解最新的MLOps进展，并将其纳入我们的平台和流程中。
与技术和非技术干系人有效沟通，讨论生成式人工智能模型的健康状况和性能。
资格要求：
计算机科学、数据科学、工程或相关领域的学士学位，或者具备同等经验。
8年以上MLOps或相关领域（如DevOps、数据工程或ML基础设施）的经验。
利用MLflow、Kubeflow、Airflow等工具自动化机器学习流程的实践经验。
熟悉用于机器学习工作负载的云平台（如AWS、Azure）。
对CI/CD原则和Docker、Kubernetes等容器化技术有深入了解。
熟悉机器学习系统的监控和报警工具（如Prometheus、Grafana）。
优秀的沟通、协作和问题解决能力。
能够独立工作并作为团队的一部分工作。
对生成式人工智能及其在各个行业中的潜力充满热情。
4C级别：
资深个人贡献者，具有丰富的专业知识和领导经验。
独立决策权，负责管理复杂的项目和倡议。
为初级团队成员提供技术指导和辅导。
在交付有影响力的结果方面有成功的记录。
谢谢，
Anjesh Kushwaha
技术招聘人员
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