Инженер по машинному обучению (м/ж/х)

• Выйдите из своей зоны комфорта, преуспейте и переопределите границы возможного. Это именно то, что наши сотрудники делают каждый день, чтобы задавать темп нашим инновациям и добиваться выдающихся достижений. Ведь за каждой успешной компанией стоит множество замечательных увлекательных людей.

В просторной современной обстановке, полной возможностей для дальнейшего развития, сотрудники ZEISS работают в месте, где царят экспертные знания и командный дух. Все это поддерживается специальной структурой собственности и долгосрочной целью

• Фонда
• Карла
• Зейсса: объединить науку и общество в будущем.

• Присоединяйтесь к нам сегодня. Вдохновляйте людей завтра.

• Разнообразие является частью
• Зейсса. Мы с нетерпением ждем получения вашего заявления молчания пола, национальности, этнического и социального происхождения, религии, философии жизни, инвалидности, возраста, сексуальной ориентации или идентичности.

• Примените сейчас!
• Это занимает менее 10 минут. В ZEISS Corporate Research & Technology мы работаем на границе науки и техники. Наша миссия заключается в инновациях и разработке интеллектуальных решений, вносящих непосредственный вклад в будущие продукты ZEISS. Мы ищем инженера по машинному обучению (f/m/x), который любит работать в разных дисциплинах и стремится разрабатывать интеллектуальные системы, которые действительно влияют на наших потребителей. Архитектор платформы ML: проектирование, внедрение и поддержание надежной инфраструктуры MLOps, которая позволяет легко перейти от локальных экспериментов к глобальному производству.

• Производительность
• Исследования:
• Действуйте как «инженерный мост», преобразуя экспериментальный исследовательский код в модульные, высокопроизводительные и поддерживаемые программные пакеты Python / C++.

• Автоматизация и CI/CD: создание и управление сложными автоматизированными трубопроводами для тестирования, создания и развертывания моделей ML в различных средах продуктов ZEISS (облако, край и локальная среда).

• Инфраструктура как код (IaC):
• Владеть обеспечением и масштабированием наших исследовательских вычислительных сред с использованием Terraform и Ansible, обеспечивая высокую доступность и эффективность использования ресурсов.

• Создать инженерное
• Стандарты:
• Определение и продвижение лучших практик для всего отдела, включая контроль версий (Git), контейнеризацию (Docker), качество кода (линтинг / тестирование) и документацию.

• Наблюдение и жизненный цикл
• Управление: внедрять передовые решения для мониторинга и регистрации (например, MLflow, стек ELK) для отслеживания производительности модели, дрейфа данных и состояния системы в реальных приложениях.

сотрудничество

• Консультирование: выступает в качестве внутреннего эксперта и консультанта для ученых, помогая им оптимизировать свои рабочие процессы и ориентироваться в сложностях современных облачных и аппаратных сред.

• Инженерный фонд:
• Вы имеете отличную университетскую степень в области компьютерных наук, программной инженерии или соответствующей технической области. Несмотря на то, что мы ценим продвинутые степени, мы отдаем приоритет профессиональному опыту в создании программных систем производственного класса.

• Эксперт по Python:
• Вы обладаете глубоким знанием Python и являетесь сторонником чистого кода, шаблонов дизайна и модульной архитектуры.

• Опыт работы с C++ или C# является значительным преимуществом для интеграции ML в наши высокопроизводительные системы.

DevOps & Orchestration: У вас есть мышление DevOps с практическим опытом в Docker и Kubernetes.

• Вам удобно управлять контейнерными рабочими нагрузками и понимать нюансы масштабирования услуг в корпоративной среде.

• Инфраструктура как код (IaC):
• Вы обладаете навыками автоматизации инфраструктуры с помощью таких инструментов, как Terraform, Ansible или Bicep, особенно в экосистеме Azure.

• Специалист по автоматизации: У вас есть проверенный опыт проектирования и обслуживания трубопроводов CI / CD (например, Azure DevOps, GitHub Actions), которые выходят за рамки простых сборок, включая автоматическое тестирование и развертывание.

MLOPS Tooling:

• Вы знакомы со стеком жизненного цикла ML, таким как MLflow, Kubeflow или DVC, и вы понимаете, как применять стандартные принципы DevOps к уникальным задачам машинного обучения.

• Мышление «моста»:
• Вам нравится задача перевода кода исследовательского уровня в стабильные, масштабируемые продукты.

• Вы сильный коммуникатор, который может наставлять исследователей по разработке лучших практик, не подавляя их творчество.

• Лидерство проекта: У вас есть структурированный подход к работе, с опытом в определении технической области, управлении отставанием и координации с кросс-функциональными командами. Эта позиция не является отдаленной.