Stack AV 머신러닝 트레이닝 인프라 스태프 소프트웨어 엔지니어(원격, 펜실베이니아주)
확장 가능한 머신러닝 트레이닝 인프라와 엔드투엔드 모델 파이프라인의 설계를 주도합니다. 플랫폼 엔지니어링, 성능 최적화, 부서 간 협업을 통해 Stack AV의 자율주행 트럭 시스템 발전에 기여합니다.
설명
- 오케스트레이션, 트레이닝 추상화, 컨트롤 플레인 서비스, 관측 가능성, 성능 최적화 전반에 걸친 고성능 트레이닝 플랫폼 구성 요소를 구축하고 개선합니다.
- 로그 처리, 특성 추출, 데이터셋 스키마 및 저장소, 모델 구성, 트레이닝, 프로파일링, 가속화를 포함하는 완전한 머신러닝 파이프라인을 개발합니다.
- 트레이닝 인프라를 평가하여 성능 제약을 발견하고 해결합니다.
- 머신러닝 엔지니어가 모델을 빠르게 반복 개발할 수 있도록 시스템 추상화와 개발자 도구를 발전시킵니다.
- 머신러닝 엔지니어가 워크플로를 독립적으로 프로파일링하고 개선할 수 있도록 오픈 소스 기술을 도입합니다.
- 높은 엔지니어링 기준을 지키고 기술적 탁월성을 중심으로 하는 팀 문화를 조성하는 데 기여합니다.
- 고성능 멀티테넌트 AI 트레이닝 플랫폼의 아키텍처와 구현을 주도합니다.
- ML 플랫폼, 인프라, 자율주행, 안전성 평가 팀과 협업합니다.
지원 자격
- 컴퓨터 과학, 공학 또는 관련 분야의 학사 또는 석사 학위.
- ML 플랫폼 및 머신러닝 애플리케이션 개발 경력 6년 이상.
- Python, C++ 또는 이에 준하는 언어의 고급 프로그래밍 능력.
- Lance, PyTorch, Ray Data 또는 유사 기술 사용 경험.
- 빠르게 변화하는 환경에서 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 인프라를 구축하고 모델링 팀의 머신러닝 엔지니어와 협업한 입증된 성공 경험.
- 시스템 설계의 트레이드오프를 깊이 이해하고 부서 간 팀의 합의를 이끌어낼 수 있는 커뮤니케이션 능력.
- 모델 트레이닝, 모델 최적화 또는 대규모 데이터 처리 파이프라인 경험.
- 뛰어난 분석적 사고와 문제 해결 능력.
- 명확한 서면 및 구두 커뮤니케이션 능력. 비기술 이해관계자에게 복잡한 기술 개념을 설명할 수 있어야 합니다.
- 미국 국가 안보 및 수출 통제 요건을 충족하기 위해 거주지, 미국인 자격 및/또는 시민권을 확인해야 할 수 있습니다.
복리후생
- 성별, 인종, 연령, 성적 지향, 종교, 장애, 정체성과 관계없이 포용, 기업가정신, 혁신을 중시하는 평등한 기회의 직장입니다.