ExaCare AI 머신러닝 엔지니어—하이브리드 근무, 토론토
ExaCare AI의 급성기 이후 돌봄 플랫폼을 뒷받침하는 프로덕션 머신러닝 인프라, 파이프라인, 모니터링 시스템을 구축합니다. 신뢰할 수 있고 확장 가능한 머신러닝 시스템을 통해 의료팀이 더 안전한 배치 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
설명
- 머신러닝 전체 수명 주기에 걸친 워크플로와 인프라를 담당합니다
- 연구자 및 ML 실무자와 협업해 모델을 배포하고 반복 작업을 가속합니다
- 데이터 및 모델 학습 파이프라인을 만들고 개선합니다
- 데이터 처리, 주석 작업 및 전체 ML 시스템의 효율을 간소화합니다
- 모델 학습과 추론을 지원하는 서비스를 배포하고 운영합니다
- 모델 품질, 시스템 신뢰성 및 운영 성능을 위한 모니터링 도구를 개발합니다
- ML 시스템의 확장성, 관측 가능성 및 재현성을 높입니다
- ML 인프라를 조정해 속도, 신뢰성 및 비용 효율을 향상합니다
- 워크플로 병목을 찾고 반복적인 ML 운영을 자동화합니다
- MLOps, 배포 및 시스템 성능을 위한 모범 사례를 정의하고 적용합니다
지원 자격
- ML 엔지니어링, MLOps, ML 인프라, 데이터 엔지니어링 또는 ML 환경을 위한 백엔드 및 플랫폼 엔지니어링 분야에서 최소 3년의 경력
- 모델 인계부터 배포와 모니터링까지 머신러닝 시스템을 지원한 경험
- 데이터 파이프라인, 학습 파이프라인 또는 기타 프로덕션 ML 워크플로를 주도한 경험
- 연구자, 데이터 과학자 또는 ML 실무자와 협업해 모델을 프로덕션 환경에 적용한 경험
- 탄탄한 소프트웨어 엔지니어링 기본기와 프로덕션 시스템 제공 경험
- 프로덕션 ML 또는 데이터 시스템을 모니터링하고 디버깅하며 개선한 경험
- ML 시스템의 신뢰성, 확장성, 속도 또는 비용 효율을 개선한 성과
- 빠르게 변화하는 스타트업 방식의 환경에서 주도적으로 책임을 맡을 수 있는 역량
복리후생
- 고성장 스타트업의 경쟁력 있는 급여와 지분
- 유연한 유급 휴가
- 의료, 치과 및 안과 보험
- 회사 오프사이트 행사
- 전 아마존 엔지니어와 베인, BCG, 골드만삭스 및 기타 조직의 동문이 함께하는 협업 팀