Smartsheet offre una piattaforma di gestione del lavoro per organizzare i progetti, automatizzare i flussi di lavoro, coordinare i team e trasformare i dati operativi in dashboard e report. I suoi strumenti supportano casi d’uso tra cui la gestione dei progetti, la gestione dei portafogli IT e la gestione del marketing in settori come la consulenza, la sanità, la finanza e la pubblica amministrazione. La piattaforma si collega inoltre ad altri sistemi aziendali tramite integrazioni ed è affiancata da servizi professionali di consulenza, formazione e implementazione. Smartsheet pone l’accento sulla sicurezza e sulla protezione dei dati per le organizzazioni che gestiscono il lavoro su larga scala.
Ingegnere senior delle operazioni AI/ML I - Bangalore, ibrido
Sviluppa e gestisci piattaforme AI/ML scalabili per Smartsheet in un ruolo ibrido a Bangalore. Distribuisci modelli, automatizza le pipeline e ottimizza l’infrastruttura cloud su Databricks e sui principali ambienti cloud.
Descrizione
- Sviluppare, mantenere e migliorare piattaforme e pipeline affidabili per le operazioni AI/ML
- Pacchettizzare e rilasciare servizi AI/ML in produzione tramite processi riproducibili e interpretabili
- Creare pipeline CI/CD automatizzate per semplificare la distribuzione dei modelli
- Eseguire il provisioning e ottimizzare l’infrastruttura per l’addestramento e il serving dei modelli con Docker, Kubernetes o piattaforme serverless
- Monitorare le prestazioni, il data drift e la latenza dei modelli in produzione
- Automatizzare il riaddestramento dei modelli e i processi delle pipeline di dati
- Supervisionare le implementazioni di modelli fondazionali, i flussi di lavoro di fine-tuning e gli stack RAG che coinvolgono database vettoriali e grafi della conoscenza
- Migliorare l’utilizzo di GPU e CPU per controllare i costi cloud mantenendo un’inferenza a bassa latenza
- Collaborare con data scientist, data engineer e software engineer per portare i modelli dallo sviluppo alla produzione
- Mantenere il controllo delle versioni di dati, codice e modelli con strumenti come MLflow
- Applicare controlli di sicurezza dei dati, rispettare i requisiti di governance e proteggere le informazioni sensibili
- Valutare le tecnologie emergenti per i dati e individuare opportunità per far progredire l’infrastruttura
- Analizzare e risolvere problemi complessi relativi ai dati
- Assumere ulteriori responsabilità secondo necessità
Requisiti
- Da sette a dodici anni di esperienza nella progettazione, nello sviluppo e nella manutenzione di piattaforme e pipeline affidabili per le operazioni AI/ML
- Esperienza nella fornitura di soluzioni SaaS aziendali che richiedono alta disponibilità e scalabilità
- Esperienza di lavoro con grandi set di dati strutturati e non strutturati provenienti da fonti diverse
- Esperienza nello sviluppo e nella gestione di piattaforme per le operazioni AI/ML scalabili, affidabili, efficienti e sicure
- Esperienza approfondita con framework e strumenti AI/ML per dati su scala petabyte nell’ecosistema Databricks Lakehouse
- Esperienza con i workflow di operazioni AI/ML di Databricks, MLflow, Mosaic AI Agent Framework, Unity Catalog, Vector Search e Knowledge Graph
- Conoscenza di LangChain e LangGraph per integrare pipeline di operazioni AI/ML
- Esperienza pratica con almeno uno dei principali provider cloud: AWS, Azure o GCP
- È preferibile un’esperienza con piattaforme dati ospitate su AWS
- Padronanza di Python e SQL
- Esperienza con Kubernetes, CI/CD, strumenti di infrastruttura come codice quali Terraform, osservabilità, monitoraggio e sistemi di alerting
- Esperienza nell’ottimizzazione dei costi delle soluzioni e nell’applicazione di principi di progettazione orientata ai costi
- Idoneità legale continuativa a lavorare in India
Benefit
- L’offerta non specifica benefit, vantaggi o compensi aggiuntivi