HMH는 유치원부터 고등학교까지의 교육을 위한 교육과정, 평가 도구, 학습 자료를 개발합니다. 문해력, 수학, 과학, 사회, 사회정서학습을 아우르는 프로그램과 함께, 교육자가 수업 역량을 강화하고 학생의 학습을 지원하도록 돕는 전문성 개발도 제공합니다.
머신러닝 엔지니어, AWS SageMaker
설명 가능한 학생 평가 모델을 개발 단계에서 AWS SageMaker 프로덕션 환경으로 전환합니다. 신뢰할 수 있는 모델링, 배포, 모니터링 및 지속적인 개선으로 HMH 학습 제품을 지원합니다.
설명
- 데이터 준비와 학습부터 배포, 모니터링, 버전 업데이트까지 모델 수명 주기 전반을 담당합니다
- 모델 적합 전후에 데이터를 탐색하고 검증하며 결과를 문서화합니다
- Python과 SageMaker 학습 작업 및 파이프라인으로 모델을 학습하고 검증합니다
- MLflow에 실험을 기록하고 출시 전에 홀드아웃 코호트에서 모델을 테스트합니다
- 모델을 등록, 승격, 배포할 때 모델 데이터, 코드, 가중치 및 서빙의 계보를 명확히 관리합니다
- 코드 리뷰와 지속적 통합을 통해 모델을 출시합니다
- 피처 스토어와 Snowflake를 활용해 실시간 엔드포인트와 배치 스코어링으로 모델을 제공합니다
- 모델 지연 시간, 비용 및 용량을 최적화합니다
- 대시보드와 알림으로 예측 품질, 오류 및 드리프트를 추적합니다
- 매월 프로덕션 상태를 검토하고 비난 없는 사후 분석을 주도합니다
- 프로덕션 증거를 바탕으로 모델 개선을 제안하고 팀 RFC에 참고 자료를 제공합니다
- 분석, 제품 및 데이터 팀이 모델 출력을 해석하고 적용하도록 지원합니다
- 업무 흐름에 맞춰 구성된 팀에서 시니어 또는 스태프 엔지니어와 협업합니다
- 별도의 코드 포크 없이 여러 과목이나 교육과정에 일반화되는 모델을 개발합니다
- 라이브 서비스를 계속 이용할 수 있는 상태로 유지하면서 대규모 학생 집단의 점수를 다시 산출합니다
- 여러 모델 버전을 나란히 운영하고 안전하게 폐기합니다
- 모델 출력을 유지하면서 학습과 서빙 효율을 개선합니다
지원 자격
- 다른 사람들이 의존하는 모델 또는 머신러닝 시스템을 제공한 경험이 입증되어야 합니다
- IC4의 경우 일반적으로 3년 이상의 실무 경험 또는 박사 학위와 관련 실무 경험이 필요합니다
- 계량 분야(심리측정학 포함)의 석사 또는 박사 학위가 기대됩니다
- Python 관례에 맞고 타입이 지정되며 테스트를 거친 코드를 작성할 수 있어야 합니다
- CI/CD, GitHub Actions, Terraform으로 관리되는 인프라에 익숙해야 합니다
- 뛰어난 SQL 역량이 필요합니다
- 사후확률과 우도 개념, 보정 도표를 포함한 통계 기초가 필요합니다
- 탐색적 데이터 분석에 능숙해야 합니다
- 탁월한 기술 문서 작성 능력이 필요합니다
- AWS 실무 지식이 필요하며 SageMaker 경험을 우대합니다
- MLflow와 같은 실험 추적 도구에 대한 실무 지식이 필요합니다
- 업무를 출시할 준비가 되었는지 판단하고 근거로 그 판단을 뒷받침할 수 있어야 합니다
- 다음 경험이나 지식이 있으면 도움이 됩니다: 심리측정학 또는 교육 측정, 인지 진단 모델 또는 베이지안 네트워크, Stan 또는 PyMC를 사용한 확률 프로그래밍, R, Snowflake 및 dbt, Terraform, GitHub Actions, 지식 그래프 또는 온톨로지, K–12 평가 데이터
- 미국에서 일할 수 있는 자격이 있어야 합니다. HMH는 E-Verify에 참여합니다
복리후생
- 연봉 범위는 미화 110,000~115,000달러입니다
- 평등한 고용 기회를 위해 노력합니다
- 차별과 괴롭힘이 없는 근무 환경을 제공합니다
