Insinyur Pembelajaran Mesin Senior

Menjembatani kesenjangan antara penelitian dan produksi dengan merekayasa sistem ML yang dapat diskalakan untuk lingkungan dengan lalu lintas tinggi

Model desain yang menyajikan arsitektur yang memenuhi SLA latensi, throughput, dan ketersediaan untuk penggunaan produksi

Berkontribusi pada perencanaan peta jalan infrastruktur ML dan membantu menentukan standar dan praktik rekayasa tim

Profil dan optimalkan inferensi model ML menggunakan teknik kuantisasi, distilasi, dan akselerasi perangkat keras

Bangun jalur pelatihan ulang otomatis yang dipicu oleh penyimpangan data atau sinyal penurunan kinerja

Menerapkan pengujian A/B dan infrastruktur penerapan bayangan untuk peluncuran model ML yang aman dan bertahap

Mentor insinyur ML junior dan ilmuwan data tentang praktik terbaik teknik produksi dan desain sistem

Kembangkan komponen platform ML internal termasuk penyimpanan fitur, pendaftar model, dan pelacak eksperimen