我们正在寻找一位才华横溢且经验丰富的机器学习解决方案工程师加入我们不断壮大的团队。
作为一名机器学习解决方案工程师，您将弥合我们最前沿的机器学习模型与其在面向客户产品中的实际、可扩展实现之间的差距。
您将与数据科学家、产品经理和软件工程师密切合作，确保我们的机器学习解决方案稳健、高效，并为用户提供最大价值。
职责
设计、开发和部署生产环境中的端到端机器学习管道。
与数据科学家合作，将机器学习模型容器化、优化和扩展以实现低延迟推理。
与产品经理合作，了解业务需求，并将其转化为机器学习功能的技术规范。
评估和选择适当的MLOps工具和云基础设施组件（例如，Place）以支持机器学习生命周期管理。
为已部署的模型开发稳健的监控、日志记录和警报系统，以跟踪性能并检测漂移。
进行技术演示，并作为机器学习能力的主题专家为内部团队和外部利益相关者提供服务，包括在日期的启动活动期间，该活动可通过此链接访问：日历事件。
撰写和维护技术文档，包括API规范、部署指南和最佳实践，这些文档将存储在此共享文件夹中：文件。
排除和解决与机器学习服务相关的生产问题。
最低资格
计算机科学、工程或相关技术领域的学士学位。
5年以上计算机视觉模型开发或类似角色的经验。
精通Python并具有使用机器学习框架（例如，TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）的经验。
对云平台（例如，AWS、Azure、GCP）有扎实的理解。
优先资格
定量领域的硕士或博士学位。
设计和实施机器学习模型的CI/CD管道的经验。
沟通技巧，能够向非技术观众解释复杂的技术概念。
在敏捷开发环境中工作的经验。
