• 与尖端技术合作
• 每日报酬优厚
• 立即开始
公司概述：
一家致力于利用机器学习的力量推动创新、解决复杂业务挑战的尖端技术公司。随着我们不断增长和提升能力，我们正在寻找一位才华横溢、经验丰富的机器学习运维工程师，为期6个月的合同，加入我们充满活力的团队。
职位概述：
作为一名机器学习运维工程师，您将在部署、管理和优化机器学习模型和工作流程方面发挥关键作用。您将在数据科学、软件工程和运维的交叉点上工作，利用AWS、Terraform、Python、Kubernetes和AWS SageMaker等技术。成功的候选人将负责设计和实施可扩展和可靠的机器学习基础设施，以支持我们多样化的项目。
主要职责：
1. 基础设施设计和部署：
• 使用AWS、Terraform和Kubernetes设计、实施和维护可扩展和可靠的机器学习工作流程基础设施。
• 与数据科学家和软件工程师合作，确保机器学习模型无缝集成到生产环境中。
2. 模型部署和监控：
• 使用AWS SageMaker和其他相关技术部署机器学习模型。
• 实施和维护监控解决方案，跟踪模型性能、数据漂移和系统健康状况。
3. 自动化和CI/CD：
• 开发和维护机器学习模型和相关基础设施的自动化部署流水线。
• 实施持续集成和持续部署（CI/CD）的最佳实践，简化开发和部署过程。
4. 可扩展性和优化：
• 优化机器学习工作流程的性能、可扩展性和成本效益。
• 进行性能分析，并实施改进措施，提高机器学习系统的整体效率。
5. 安全和合规性：
• 实施安全最佳实践，保护机器学习基础设施和数据的安全。
• 确保符合相关的数据保护和监管要求。
资格要求：
• 计算机科学、工程或相关领域的学士或更高学位。
• 在生产环境中部署和管理机器学习模型的经验。
• 熟练掌握云计算平台，特别是AWS。
• 使用Terraform等工具进行基础设施即代码（IaC）方面的经验。
• 熟练掌握Kubernetes容器编排。
• 扎实的Python编程技能。
• 熟悉AWS SageMaker和相关的机器学习服务。
• 有版本控制系统、CI/CD流水线和自动化工具的经验。
优先资格：
• 相关领域的高级学位。
• AWS或相关技术的认证。
• 其他云平台（如Azure、Google Cloud）的经验。
• 熟悉DevOps原理和实践。
我们是一家平等机会的雇主。我们鼓励来自各种背景和经验的候选人申请。 
悉尼