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我们的团队管理AI ML团队的平台。特征生命周期团队专门负责管理模型的特征存储。我们为模型推理用例提供低延迟的服务。支持定期的特征刷新流水线和批量推理和训练用例的数据。
设计、开发、调试和修改机器学习和深度学习系统和应用程序的组件，包括数据/ETL和特征工程流水线。
能够使用Python和Java中的一个或多个编写健壮的代码。精通Spark、Hadoop和Hive等核心技术。
有在Spark和Kafka、Kinesis等流式平台上构建实时应用程序的经验。
对机器学习流水线和TensorFlow、PyTorch等机器学习框架有良好的理解（最好有）。
熟悉AWS、Azure等云服务和工作流编排工具（例如Airflow）。
具有强大技术背景的学位（计算机科学、工程等）。 
芝加哥