在这个职位上，您将构建优化、高效和可靠的产品、服务和接口，以联合访问数据存储、简化、自动化和管理机器学习开发和部署生态系统。具体来说，您将开发工具和服务来大规模部署、托管和提供机器学习模型。
职责：
- 设计和开发机器学习全周期的基础设施，如工作流管理、特征存储、数据发现工具和特征库。
- 使用gRPC或REST实现大规模分布式系统的后端微服务。
- 领导并推动一个或多个机器学习平台服务的愿景。
- 培养并保持质量、创新和实验的文化。
- 在注重协作和团队合作的敏捷环境中工作。
基本要求：
- 计算机科学、信息系统、软件、电气或电子工程学士学位，或类似领域的学习和/或同等工作经验。
- 5年以上软件经验，其中3年以上相关的机器学习经验。
- 熟悉AWS或Google Cloud Platform等云技术和Docker或Kubernetes等容器系统。
- 熟练掌握面向对象编程，要么是Python，要么是Java。
- 出色的沟通和人际交往能力。
首选要求：
- 熟悉Java或Python开发生态系统。
- 了解Databricks、S3、Spark等技术。
- 有使用基于图的数据工作流（如Apache Airflow、Meson）的经验。
- 指导同事关于构建大规模解决方案的最佳实践和技术概念。 
洛杉矶