Ingeniero/a de servicios en la nube III
Pearson VUE
Brinda soporte a AWS, Terraform, ECS e infraestructura Windows/Linux en plataformas de nube híbrida y locales en Melbourne, contribuyendo a que los servicios sean seguros y fiables.
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Baseten ofrece infraestructura de inferencia de modelos para empresas que implementan aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Su plataforma está diseñada para ofrecer servicios rápidos y escalables, combinando inferencia de alto rendimiento, implementación ágil, escalado automático, servicio seguro de modelos para empresas y compatibilidad con el empaquetado de modelos de código abierto. Baseten ayuda a los equipos de ingeniería y aprendizaje automático a gestionar las exigencias operativas de la infraestructura de modelos para que puedan centrarse en desarrollar modelos específicos para cada dominio. La empresa opera en los sectores de la inteligencia artificial, el software como servicio y la tecnología empresarial, y cuenta con un equipo de entre 11 y 50 empleados.
Ingeniero de software, plataforma de inferencia LLM - Baseten híbrido
Construye la plataforma distribuida de inferencia LLM de Baseten para empresas de IA. Trabaja con orquestación de Kubernetes, API de modelos, enrutamiento, escalado automático y observabilidad en producción.
Descripción
- Construye infraestructura y orquestación para inferencia LLM distribuida a gran escala, cubriendo el enrutamiento, el escalado automático, la programación y la gestión del tiempo de ejecución.
- Desarrolla y opera API de modelos compatibles con salidas estructuradas, llamadas a herramientas y funciones, y servicio multimodal.
- Implementa el versionado de API, la validación de solicitudes, la medición del uso, las cuotas y la autenticación.
- Crea instrumentación para métricas, trazas y registros, junto con benchmarks reproducibles de velocidad, fiabilidad y calidad.
- Define prácticas sólidas para las pruebas, la automatización de lanzamientos y la excelencia operativa.
- Diagnostica y refuerza sistemas de producción en Kubernetes, entornos de ejecución distribuidos, redes y cargas de trabajo de GPU.
- Colabora con ingenieros de rendimiento de inferencia y equipos colaboradores para ofrecer optimizaciones orientadas al cliente.
- Lidera proyectos desde la arquitectura y el despliegue hasta la monitorización y la iteración basada en los comentarios de los clientes.
- Equilibra el rendimiento del sistema, la fiabilidad, la simplicidad operativa y la experiencia de los desarrolladores.
Requisitos
- Título universitario, de máster o doctoral en informática, ingeniería o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente.
- Al menos tres años de experiencia creando y operando sistemas distribuidos, infraestructura backend o API a gran escala donde la fiabilidad, la latencia y la escala sean fundamentales.
- Experiencia demostrada haciéndose cargo de servicios backend fiables y de baja latencia que impliquen limitación de velocidad, autenticación, cuotas, medición y migraciones.
- Sólido criterio en infraestructura, incluida experiencia con perfilado, trazas, planificación de capacidad y gestión de SLO.
- Capacidad para diagnosticar problemas de rendimiento y fiabilidad en las capas de aplicación, tiempo de ejecución e infraestructura.
- Gran enfoque en la experiencia de los desarrolladores.
- Disposición para aprender nuevos lenguajes, frameworks y sistemas, con interés en la ingeniería de inferencia.
- Excelentes habilidades de comunicación escrita y colaboración, incluida la documentación clara de diseños y el trabajo eficaz entre equipos.
- Se valorará la experiencia o las contribuciones a motores o frameworks de inferencia LLM como vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, TGI o Dynamo.
- Amplia experiencia con Kubernetes, incluidos operadores y recursos personalizados; se valorará la familiaridad con mallas de servicios o gateways de API.
- Se valorará la experiencia con programación distribuida, escalado automático u orquestación de servicios.
- Se valorará la experiencia ejecutando cargas de trabajo de GPU en producción.
- Se valorará la experiencia en infraestructura o API orientadas a desarrolladores, o las contribuciones a infraestructura de código abierto o sistemas de aprendizaje automático.
- Se valorará la familiaridad con herramientas de observabilidad, sistemas de CI/CD o automatización de lanzamientos.
Beneficios
- Compensación competitiva con una participación significativa en el capital.
- Para empleados y dependientes en Estados Unidos, cobertura completa del seguro médico, dental y oftalmológico.
- Tiempo libre remunerado flexible, incluido un descanso de invierno para toda la empresa.
- Permiso parental remunerado.
- Apoyo para tratamientos de fertilidad y formación de familias mediante un estipendio de Carrot.
- Para empleados en Estados Unidos, un plan 401(k) gestionado por la empresa.
- Exposición a una variedad de startups de aprendizaje automático, lo que ofrece amplias oportunidades de aprendizaje y creación de redes profesionales.
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