我们的客户是一家领先的身体动作视频游戏创作者，这些游戏运行在他们自主开发的设备上。
他们正在寻找一位机器学习工程师加入他们高度技术化、具有前瞻性思维的工程团队，该团队专注于研究与现实系统交叉的基础技术，以开发利用消费级硬件的室内动作跟踪技术。
理想的候选人将通过架构和构建关键任务基础设施来支持研究人员和应用科学家，加速机器学习工作流程和模型迭代速度。
您的工作内容：
- 领导设计和实施训练管道、自动化数据工作流程和集成工具，以满足研究需求的扩展。
- 构建大规模数据收集、预处理和管理系统，以支持稳健的实验。
- 创建工具以简化实验生命周期、减少周转时间，并帮助模型顺利进入生产阶段。
- 与机器学习研究人员紧密合作，消除技术障碍并改善开发者体验。
- 支持模型服务管道并将机器学习组件与更广泛的平台系统集成。
您需要具备：
- 3年以上构建生产级机器学习系统、数据基础设施或研究平台的经验。
- 精通Python和至少一种系统语言（例如，C++、Go、Rust、Java）。
- 在生产或研究环境中使用PyTorch或TensorFlow的经验。
- 在机器学习训练管道、数据工作流程和集成工具方面有成功的经验。
- 熟悉模型部署和推理优化（MLOps模式）。
加分项：
- GPU加速计算、分布式训练系统、数据版本控制或实验跟踪工具
- Docker/Kubernetes经验
- 对开源机器学习项目的贡献。
