inDrive to globalna firma z branży mobilności i dostaw, która prowadzi platformę usług przewozowych i logistycznych łączącą pasażerów, kierowców, kurierów oraz firmy. Jej usługi obejmują przejazdy miejskie, podróże międzymiastowe, dostawy kurierskie i transport ładunków, a także usługi finansowe dla konsumentów i kierowców za pośrednictwem inDrive.Money. Model firmy umożliwia użytkownikom negocjowanie cen przejazdów, a jej szersza działalność obejmuje logistykę, podróże oraz powiązane usługi platformowe w wielu krajach.
Starszy inżynier oprogramowania backendowego, platforma AI — inDrive
Twórz usługi w Go i Pythonie dla platformy uczenia maszynowego inDrive, wspierając modele produkcyjne i narzędzia MLOps. Pomagaj utrzymywać obserwowalną infrastrukturę o dużym obciążeniu, obsługującą systemy w 48 krajach.
Opis
- Twórz i utrzymuj usługi backendowe oraz wewnętrzne narzędzia platformy uczenia maszynowego w Go i Pythonie.
- Zapewniaj wdrażanie usług produkcyjnych, ich monitorowanie i wsparcie dyżurowe.
- Badaj i projektuj funkcje platformy, dokumentując kluczowe kompromisy techniczne.
- Twórz narzędzia wdrożeniowe i SDK do obsługi modeli, automatycznego skalowania i przechwytywania danych.
- Łącz usługi uczenia maszynowego z systemami backendowymi za pomocą komunikacji synchronicznej i asynchronicznej.
- Współpracuj z analitykami danych i inżynierami ML nad CI/CD modeli i potoków, monitorowaniem oraz wskaźnikami wydajności.
- Zapewniaj pełną obserwowalność dzięki metrykom, logom, pulpitom nawigacyjnym, śledzeniu, alertom i instrukcjom operacyjnym.
- Zarządzaj infrastrukturą jako kodem za pomocą Terraform i Terragrunt, korzystając ze sprawdzonych pull requestów.
- Bierz udział w przeglądach kodu i projektów, wspieraj rozwój inżynierów oraz oceniaj zmiany wygenerowane przez AI według tych samych standardów co pozostałe prace.
- Współpracuj z zespołami data science, ML, inżynierii oprogramowania i inżynierii danych.
Wymagania
- Co najmniej pięć lat komercyjnego doświadczenia w inżynierii backendowej, w tym pracy z systemami o dużym obciążeniu.
- Duże doświadczenie produkcyjne w pracy z Go, w tym znajomość zaawansowanych funkcji języka.
- Biegła znajomość Pythona w zakresie przetwarzania danych i tworzenia usług.
- Bardzo dobra znajomość SQL, w tym projektowania schematów, indeksowania, optymalizacji zapytań, replikacji i partycjonowania.
- Doświadczenie z Redisem lub porównywalnym magazynem typu klucz-wartość.
- Doświadczenie z HTTP, gRPC, Kafka lub RabbitMQ, ze szczególnym naciskiem na niezawodność.
- Doświadczenie z Dockerem i potokami CI/CD oraz praktyczna znajomość Kubernetes.
- Doświadczenie z podstawowymi usługami AWS lub Google Cloud w zakresie mocy obliczeniowej, pamięci masowej, sieci oraz zarządzania tożsamością i dostępem.
- Rozumienie cyklu życia uczenia maszynowego, w tym przygotowania danych, metryk wydajności modeli, wymagań niefunkcjonalnych i dryfu koncepcji.
- Znajomość scikit-learn, PyTorch lub TensorFlow.
- Doświadczenie w projektowaniu i obsłudze systemów obserwowalności obejmujących metryki, logowanie, pulpity nawigacyjne, śledzenie, alerty i instrukcje operacyjne.
- Doświadczenie z Prometheus, Grafana, ELK lub podobnymi narzędziami.
- Znajomość procesów pracy z Git, przeglądów kodu, wiersza poleceń Linux oraz podstaw sieci, takich jak TCP/IP, DNS, VPC i równoważniki obciążenia.
- Umiejętność jasnego wyjaśniania kompromisów technicznych analitykom danych, właścicielom produktów i inżynierom dyżurnym.
- Dodatkowym atutem będzie doświadczenie z narzędziami MLOps, takimi jak Databricks, SageMaker, Kubeflow, MLflow lub Airflow; wnioskowaniem na GPU lub dla LLM; agentami AI do programowania; rynkami wschodzącymi albo narzędziami infrastruktury jako kodu.
Benefity
- Praca w globalnej skali: modele produkcyjne obsługują użytkowników na całym świecie, a projekty obejmują znaczące budżety GPU i obciążenia LLM.
- Możliwość rozwoju dla inżynierów backendowych w kierunku MLOps, przy wsparciu szkoleniowym zespołu platformowego.
- Rozwijaj kompetencje zawodowe dzięki mentoringowi, konsultacjom kariery i programom edukacyjnym.
- Dołącz do programu Global Talent Exchange, aby zdobyć międzynarodowe doświadczenie.
- Bierz udział w firmowych konkursach, galach nagród, wydarzeniach sportowych, inicjatywach społecznych pracowników i wolontariacie.
- Dostępne są dofinansowane kursy językowe i wewnętrzne kluby konwersacyjne.
- Zakres benefitów może się różnić w zależności od lokalizacji.