Position: MLOps Software Engineer
Company: Data Science UA
Category: Data Science
Experience required: 3y
English level: intermediate

**Project Details:**

This is an intelligent video analytics platform designed to automate the process of learning and generating contextual insights from the unstructured data inside video footage. The company’s platform uses artificial intelligence built on proprietary machine comprehension services that can contextually understand the content of users’ data, enabling clients to provide contextual advertisements and product recommendations to provide a personalized experience for users.

They have developed and deployed a computer vision system for industrial procedure monitoring which involves multiple cameras, on-prem servers with multiple GPUs, and a cloud component on AWS cloud. The system is installed in 3 countries, and we have new customers all over the world.

Our client’s company is looking for an MLOps Software Engineer to join the team:

**Role Description**

- You will be responsible for building and maintaining Machine Learning CI/CD pipelines for continuous testing, deployment, and monitoring of ML models and model upgrades.
- You will be designing and implementing new and improved ML performance metrics, and improving measurability of model performance in both production and test environments.
- This role also involves ensuring accuracy, low latency, scalability, repeatability, reliability, and cost reduction of ML models.

**Eligibility Criteria & Requirements**

- Minimum of a Bachelor’s Degree in Computer Science or related field.
- 3+ years of experience in ML model development, deployment, monitoring and support.
- Hands-on experience with CI/CD tools and methods for deploying, and maintaining ML pipelines.
- Experience managing day-to-day operations of ML platforms in production for high availability.
- Experience in deploying containers such as Docker, Kubernetes in cloud computing environments including AWS and GCP, as well as on premises.
- Experience in AWS Sagemaker or other distributed training pipelines.
- Familiarity with GitHub.
- Familiarity with DataDog

**Additional nice-to-have skills**

- Familiarity with ML inference optimization to improve speed, reduce memory requirements and latency.
- Experience with Wandb for ML monitoring.


**Про компанію**

Це інтелектуальна платформа відеоаналітики, розроблена для автоматизації процесу навчання та генерування контекстної інформації на основі неструктурованих даних у відеоматеріалі. Платформа компанії використовує штучний інтелект, створений на основі власних сервісів машинного навчання, які можуть контекстно розуміти вміст даних користувача, дозволяючи клієнтам надавати рекомендації щодо продуктів, аби забезпечити персоналізований досвід для користувачів. Компанія розробила та розгорнула систему computer vision для моніторингу промислових процедур, яка включає в себе кілька камер, локальні сервери з декількома графічними процесорами та AWS-cloud. Система встановлена в 3 країнах, і у них є нові клієнти по всьому світу.

Компанія нашого клієнта шукає MLOps Software Engineer до команди:

**Про роль:**

- Ви будете відповідати за створення та підтримку конвеєрів машинного навчання CI/CD для безперервного тестування, розгортання, моніторингу та оновлення моделей machine learning.
- Ви будете розробляти та впроваджувати нові й удосконалені показники продуктивності machine learning та покращувати можливість вимірювання продуктивності моделі як у робочому, так і в тестовому середовищах.
- Ця роль також передбачає забезпечення точності, масштабованості, повторюваності, надійності та зниження вартості моделей ML.

**Вимоги:**

- 3+ роки досвіду в розробці, розгортанні, моніторингу та підтримці моделі ML.
- Вища освіта, ступінь бакалавра або магістра, з Математики/Інформатики.
- Досвід роботи з інструментами CI/CD і методами розгортання та підтримки конвеєрів machine learning.
- Досвід керування повсякденними операціями платформ ML у виробництві для високої доступності.
- Досвід розгортання контейнерів, таких як Docker, Kubernetes, у хмарних обчислювальних середовищах, включаючи AWS і GCP, а також на місці.
- Досвід роботи з AWS Sagemaker або іншими розподіленими навчальними конвеєрами.
- Досвід роботи з GitHub та DataDog.

**Буде плюсом:**

- Досвід роботи з оптимізацією логічного висновку для підвищення швидкості, зменшення вимог до пам’яті та затримки.
- Досвід роботи з Wandb для моніторингу ML.