LogoFresh Jobs Ahead
Beacon Venture Capital
Beacon Venture Capital
1 – 10 Працівники
ФінтехШтучний інтелект
Beacon Venture Capital — корпоративний венчурний фонд Kasikornbank PLC, провідного комерційного банку Таїланду, який повністю належить цій банківській групі. Фонд засновано у 2016 році, і він стратегічно інвестує в технологічні стартапи на ранніх стадіях та етапах зростання, зосереджуючись передусім на фінтеху. Серед інших інвестиційних напрямів — споживчі lifestyle-бізнеси та глибокі технологічні галузі, зокрема штучний інтелект і корпоративні ІТ-системи. Beacon Venture Capital розпочав діяльність із капіталом у 30 мільйонів доларів США, а до 2018 року збільшив його до 135 мільйонів доларів США.
LinkedIn
Вакансії компанії

Провідний інженер хмарної інфраструктури — гібридна робота в Сан-Карлосі

Створюйте безпечну й масштабовану інфраструктуру AWS для платформ LLM, RAG і машинного навчання. Підтримуйте технології авіаційної безпеки за допомогою хмарних операцій, конвеєрів даних і розробки ML-платформ.

USСполучені ШтатиCAКаліфорнія
173 000 $ – 225 000 $ / рік
ГібридПовна зайнятістьСтарший спеціалістОбов’язкова Мова: англійськаХмарний інженер
AirflowAWSDynamoDBPostgresPythonRedisTerraformХмара

Опис

  • Проєктувати, розгортати й підтримувати середовища AWS за допомогою інструментів інфраструктури як коду, таких як AWS CDK і Terraform.
  • Розробляти процеси CI/CD і тестування застосунків, інфраструктури та ML-конвеєрів із використанням GitHub Actions, CodeBuild і CodePipeline.
  • Забезпечувати безпечну хмарну мережу з використанням VPC, PrivateLink і кінцевих точок VPC.
  • Адмініструвати IAM, KMS, Secrets Manager і засоби аудиторського журналювання.
  • Розгортати й експлуатувати кінцеві точки моделей за допомогою AWS Bedrock та/або SageMaker.
  • Оцінювати ECS, EKS, Lambda і Batch для робочих навантажень інференсу.
  • Створювати сервіси застосунків, які звертаються до LLM через надійні API з підтримкою потокової передачі, пакетної обробки та затримки повторних спроб.
  • Розробляти процеси роботи з промптами та виконання інструментів за допомогою LangChain або аналогічних фреймворків, зокрема агентів і виклику функцій.
  • Створювати конвеєри сегментації та побудови ембедингів і координувати їх за допомогою Step Functions або Airflow.
  • Експлуатувати платформи векторного пошуку, зокрема OpenSearch Serverless, Aurora PostgreSQL із pgvector і Pinecone.
  • Підтримувати бази знань і синхронізувати дані між S3, Aurora, DynamoDB та зовнішніми системами.
  • Розробляти засоби оцінювання для промптів, ретриверів і ланцюжків.
  • Впроваджувати спостережуваність застосунків і моделей за допомогою CloudWatch та OpenTelemetry.
  • Створювати панелі моніторингу споживання токенів і хмарних витрат із бюджетами та сповіщеннями.
  • Впроваджувати захисні механізми, обмеження частоти запитів, обробку відмов і маршрутизацію між провайдерами.
  • Додавати виявлення та редагування персональних даних, контроль доступу, фільтрацію контенту й процеси перевірки людиною.
  • Підтримувати аудиторські сліди для регульованих операційних середовищ.
  • Розробляти процеси приймання й обробки структурованих, неструктурованих і мультимедійних даних.
  • Захищати цілісність, походження та каталогізацію даних за допомогою Glue і Lake Formation.
  • Удосконалювати масове передавання та зберігання даних у S3, Glacier і багаторівневих сховищах.
  • Використовувати Athena для спеціального аналізу даних.
  • Керувати інфраструктурою, яка розгортається на периферійних пристроях і взаємодіє з ними.
  • Підтримувати безпечний обмін повідомленнями, керування ідентичністю та оновлення через повітря.
  • Працювати з продуктовими й прикладними командами над вбудовуванням сервісів пошуку, ембедингів і ланцюжків LLM у функції для кінцевих користувачів.
  • Надавати розширену підтримку в усуненні несправностей хмарних сервісів і сервісів машинного навчання.
  • Покращувати якість пошуку, ефективність контекстного вікна та кешування за допомогою Redis або Bedrock Knowledge Bases.
  • Оптимізувати інференс завдяки вибору моделей, квантуванню, підбору розмірів GPU- і CPU-інстансів та автоматичному масштабуванню.

Вимоги

  • Щонайменше три роки професійного досвіду або відповідний ступінь магістра.
  • Практичний досвід створення та керування конвеєрами даних.
  • Досвід проєктування, розгортання та підтримки хмарної інфраструктури за допомогою інструментів інфраструктури як коду, таких як AWS CDK.
  • Досвід створення надійних систем CI/CD та автоматизованого тестування.
  • Досвід запуску або експлуатації застосунків на основі LLM у виробничому середовищі.
  • Знання архітектури RAG, версіювання промптів та оркестрації ланцюжків із використанням LangChain або аналогічного фреймворку.
  • Відмінне знання сервісів AWS, зокрема VPC, IAM, KMS, CloudWatch, S3, ECS/EKS, Lambda, Step Functions, Bedrock і SageMaker.
  • Досвід розробки конвеєрів приймання та трансформації даних мовою Python.
  • Знання Glue, Athena, EventBridge і SQS.
  • Знання принципів найменших привілеїв, керування секретами, мережевої ізоляції та практик відповідності вимогам.
  • Досвід кількісного оцінювання, A/B-тестування та роботи з виробничими метриками.
  • Чотири або більше років роботи з безсерверними чи контейнерними платформами AWS буде перевагою.
  • Досвід експлуатації векторних баз даних, OpenSearch або pgvector у великому масштабі буде перевагою.
  • Знання Bedrock Guardrails, Knowledge Bases або власних механізмів політик буде перевагою.
  • Знання GPU-навантажень, Triton Inference Server або TensorRT-LLM буде перевагою.
  • Досвід роботи з технологіями великих даних для масштабної обробки та пошуку буде перевагою.
  • Досвід роботи з авіаційними даними або в іншій галузі, критичній для безпеки, буде перевагою.
  • Досвід DevOps або DevSecOps з автоматизацією CI/CD для ML і прикладних сервісів буде перевагою.
  • Необхідно мати статус U.S. Person і законний дозвіл на роботу у США; візове спонсорство та переведення недоступні.
  • Необхідно працювати у США, перебувати в районі затоки Сан-Франциско або бути готовим туди переїхати, а також працювати в офісі в Сан-Карлосі, штат Каліфорнія, щонайменше три дні на тиждень.
  • пільги
  • Надається частка в капіталі компанії.
  • Компанія покриває 100% медичних страхових внесків працівника.
  • Компанія покриває 25% медичних страхових внесків утриманців.

Переваги

  • Надається частка в капіталі компанії.
  • Компанія покриває 100% медичних страхових внесків працівника.
  • Компанія покриває 25% медичних страхових внесків утриманців.
  • Надаються три тижні оплачуваної відпустки.
  • Надається 13 або більше оплачуваних корпоративних свят.
  • Пропонується план 401(k).
  • Передбачено гібридний графік із віддаленою роботою в решту днів.