职位详情：
您将与世界一流的科学家和技术人员合作，组建一个团队，开发尖端能力，进一步提升客户的技术领导地位。
您将成为一个团队的一员，该团队将构建先进、创新的技术和解决方案，以解决各种商业和客户挑战。客户的以业务为中心的创新方法将使团队能够尝试领先的技术，如计算机视觉、深度学习、对话式人工智能、3D成像和激光雷达、增强/虚拟现实、人工智能机器人和物联网，以及多模态机器学习。您将与客户技术团队内的其他生产团队密切合作，将创新成果转化为产品路线图，并将其扩展到生产规模。
我们正在寻找一位技能高超、积极进取的机器学习运维工程师，具备AWS SageMaker的专业知识，加入我们的团队。作为一名机器学习运维工程师，您将负责部署、管理和监控机器学习模型。您将与数据科学家、软件工程师和利益相关者紧密合作，确保我们的机器学习模型能够高效、有效地部署和维护。
主要职责：
• 将数据科学家构建的离线模型转化为真实的机器学习生产系统。
• 使用AWS Sagemaker工具和服务处理机器学习训练和推理
• 进行机器学习模型训练，并将机器学习模型与现有应用程序/工作流集成
• 使用类似Terraform的IAC工具创建机器学习基础架构，并根据需要协助高级机器学习工程师
• 为团队准备文档，帮助他们使用机器学习系统进行模型开发
• 应用机器学习工程原则和最佳实践到机器学习原型，包括CI/CD、自动化等
• 支持模型开发，重点关注审计、版本控制和数据安全性
• 促进概念验证机器学习系统的开发和部署
资格要求：
• 计算机科学、工程或相关领域的学士或硕士学位
• 4年以上使用AWS Sagemaker机器学习平台维护机器学习系统的经验
• 作为首席MLOps工程师构建端到端系统的经验
• 在复杂系统中具有强大的机器学习工程技能
• 熟练掌握Python和IAC，如Terraform（优先）或Cloudformation，用于创建机器学习流水线/基础架构
• 有在云计算（优先是AWS）和数据库系统中工作的经验。
• 有使用API创建云系统之间的自定义集成的经验
• 有创建Docker容器并在云计算环境中使用容器训练深度学习模型的经验
• 了解深度学习方法和建模框架（PyTorch、Tensorflow、Keras等）
• 了解机器学习方法论和最佳实践
• 有领导初级MLOps资源的经验
工作类型：全职
薪资：每年9万美元至13万美元
福利：
• 401(k)退休计划
• 牙科保险
• 健康保险
• 带薪休假
工作时间：
• 周一至周五
工作地点：芝加哥，IL 60601，部分远程 
芝加哥