inDrive เป็นบริษัทระดับโลกด้านการเดินทางและการจัดส่ง โดยดำเนินงานแพลตฟอร์มตลาดกลางสำหรับเรียกรถและโลจิสติกส์ที่เชื่อมต่อผู้โดยสาร คนขับ พนักงานส่งของ และธุรกิจต่าง ๆ บริการของบริษัทครอบคลุมการเดินทางภายในเมือง การเดินทางระหว่างเมือง บริการจัดส่งพัสดุและขนส่งสินค้า รวมถึงบริการทางการเงินสำหรับผู้บริโภคและคนขับผ่าน inDrive.Money รูปแบบการดำเนินงานของบริษัทเปิดให้ผู้ใช้ต่อรองค่าโดยสารได้ ขณะที่ธุรกิจในภาพรวมครอบคลุมโลจิสติกส์ การเดินทาง และบริการตลาดกลางที่เกี่ยวข้องในหลายประเทศ
วิศวกรซอฟต์แวร์ Backend อาวุโส แพลตฟอร์ม AI — inDrive
พัฒนาบริการ Go และ Python สำหรับแพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงของ inDrive เพื่อรองรับโมเดลที่ใช้งานจริงและเครื่องมือ MLOps ช่วยดูแลโครงสร้างพื้นฐานที่สังเกตการณ์ได้และรองรับโหลดสูง สำหรับระบบที่ให้บริการใน 48 ประเทศ
รายละเอียด
- พัฒนาและดูแลบริการ Backend ด้วย Go และ Python รวมถึงเครื่องมือภายในสำหรับแพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิง
- ดูแลบริการ production ตั้งแต่การส่งมอบ การมอนิเตอร์ ไปจนถึงการสนับสนุนเวรปฏิบัติการ
- ค้นคว้าและออกแบบฟีเจอร์ของแพลตฟอร์ม พร้อมบันทึกข้อแลกเปลี่ยนทางเทคนิคที่สำคัญ
- พัฒนาเครื่องมือ deployment และ SDK สำหรับการให้บริการโมเดล การปรับขนาดอัตโนมัติ และการเก็บข้อมูล
- เชื่อมต่อบริการแมชชีนเลิร์นนิงกับระบบ Backend ผ่านการสื่อสารแบบ synchronous และ asynchronous
- ทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร ML ในเรื่อง CI/CD ของโมเดลและ pipeline การมอนิเตอร์ และตัวชี้วัดประสิทธิภาพ
- จัดให้มี observability ตั้งแต่ต้นจนจบผ่าน metrics, logs, dashboards, tracing, alerts และ runbooks
- จัดการโครงสร้างพื้นฐานในรูปแบบโค้ดด้วย Terraform และ Terragrunt ผ่าน pull request ที่ผ่านการตรวจทาน
- ร่วมตรวจทานโค้ดและการออกแบบ ให้คำแนะนำแก่วิศวกร และประเมินการเปลี่ยนแปลงที่ AI สร้างขึ้นด้วยมาตรฐานเดียวกับผลงานส่วนอื่น
- ทำงานร่วมกับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล, ML, ซอฟต์แวร์ และวิศวกรรมข้อมูล
คุณสมบัติ
- มีประสบการณ์ทำงานด้านวิศวกรรม Backend ในเชิงพาณิชย์อย่างน้อยห้าปี รวมถึงการทำงานกับระบบที่รองรับโหลดสูง
- มีประสบการณ์ใช้งาน Go ใน production อย่างแข็งแกร่ง รวมถึงฟีเจอร์ขั้นสูงของภาษา
- เชี่ยวชาญ Python สำหรับการประมวลผลข้อมูลและการพัฒนาบริการ
- มีทักษะ SQL ที่แข็งแกร่ง รวมถึงการออกแบบ schema, indexing, query optimization, replication และ partitioning
- มีประสบการณ์กับ Redis หรือ key-value store ที่เทียบเคียงกัน
- มีประสบการณ์กับ HTTP, gRPC, Kafka หรือ RabbitMQ โดยให้ความสำคัญกับความน่าเชื่อถือ
- มีประสบการณ์กับ Docker และ pipeline CI/CD รวมถึงมีความรู้ในการทำงานเกี่ยวกับ Kubernetes
- มีประสบการณ์กับบริการหลักของ AWS หรือ Google Cloud ด้าน compute, storage, networking และการจัดการข้อมูลประจำตัวและสิทธิ์การเข้าถึง
- เข้าใจวงจรการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิง รวมถึงการเตรียมข้อมูล ตัวชี้วัดประสิทธิภาพโมเดล ข้อกำหนดที่ไม่ใช่ด้านฟังก์ชัน และ concept drift
- คุ้นเคยกับ scikit-learn, PyTorch หรือ TensorFlow
- มีประสบการณ์ออกแบบและดูแลระบบ observability ด้วย metrics, logging, dashboards, tracing, alerts และ runbooks
- มีประสบการณ์กับ Prometheus, Grafana, ELK หรือเครื่องมือที่คล้ายกัน
- คุ้นเคยกับเวิร์กโฟลว์ Git การตรวจทานโค้ด บรรทัดคำสั่ง Linux และพื้นฐานเครือข่าย เช่น TCP/IP, DNS, VPC และ load balancers
- อธิบายข้อแลกเปลี่ยนทางเทคนิคให้แก่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เจ้าของผลิตภัณฑ์ และวิศวกรเวรปฏิบัติการเข้าใจได้อย่างชัดเจน
- ประสบการณ์เพิ่มเติมที่เป็นประโยชน์: เครื่องมือ MLOps เช่น Databricks, SageMaker, Kubeflow, MLflow หรือ Airflow; การ inference ด้วย GPU หรือ LLM; AI coding agents; ตลาดเกิดใหม่; หรือเครื่องมือ infrastructure as code
สวัสดิการ
- ทำงานในระดับโลก โดยมีโมเดล production ให้บริการยานพาหนะทั่วโลก พร้อมงบประมาณ GPU ที่มีความสำคัญและภาระงาน LLM
- โอกาสสำหรับวิศวกร Backend ในการเติบโตสู่งาน MLOps พร้อมการสอนด้านแพลตฟอร์ม
- พัฒนาทักษะวิชาชีพผ่านการให้คำปรึกษา การปรึกษาด้านอาชีพ และโปรแกรมการเรียนรู้
- เข้าร่วมโครงการ Global Talent Exchange เพื่อรับประสบการณ์ระดับนานาชาติ
- เข้าร่วมกิจกรรมท้าทายทั่วทั้งบริษัท รางวัล กีฬาภายใน กิจกรรมสร้างผลกระทบทางสังคมที่พนักงานริเริ่ม และงานอาสาสมัคร
- เข้าถึงหลักสูตรภาษาที่ร่วมสนับสนุนค่าใช้จ่ายและชมรมฝึกพูดภายในบริษัท
- สวัสดิการอาจแตกต่างกันตามสถานที่