新成立的Silent Creek是一家专注于人工智能的深度科技投资管理软件公司，正在推动算法交易的边界。
量化公司多年来一直利用人工智能和机器学习，但全球市场的复杂性和规模不断增加，需要更全面、更综合的方法。
在Silent Creek，我们利用最新的基础和大型语言模型（LLM）的进展和见解，构建跨多种模态的新型模型。我们有着雄心勃勃的增长计划，正在寻找来自科技和金融领域最优秀、最聪明的人才，帮助我们实现目标。
职位描述
我们正在寻找一位技术娴熟的MLOps工程师加入我们以人工智能为中心的投资管理软件公司。在这个职位上，您将负责开发、部署和维护高效可靠的机器学习流水线、监控系统和基础设施。
您将与我们的人工智能工程师和研究人员密切合作，确保大规模机器学习训练的无缝高效执行。
理想的候选人应具备扎实的软件工程、机器学习和DevOps实践背景，专注于解决与大规模机器学习运营相关的独特挑战和复杂性。
职责
• 设计、开发和维护可扩展可靠的机器学习流水线，确保模型的高效、有效的训练、验证和部署。
• 与人工智能工程师和研究人员合作，优化机器学习工作流程，包括数据预处理、模型训练和超参数调整。
• 实施强大的监控系统，跟踪机器学习训练过程的进展，识别和解决与GPU故障、资源瓶颈或其他性能相关挑战有关的问题。
• 开发和维护工具和流程，自动化机器学习基础设施的供应、配置和部署，结合DevOps和MLOps领域的最佳实践。
• 确保机器学习基础设施的安全性、可用性和性能，并与其他工程团队合作，解决潜在的漏洞或低效问题。
• 持续关注MLOps、机器学习和基础设施技术的最新进展，并积极提出改进和优化团队流程和工具的建议。
要求
• 计算机科学、工程或相关领域的学士学位；有高级学位者优先考虑。
• 至少三年的软件工程、DevOps或类似职位经验，专注于机器学习运营和基础设施。
• 熟练掌握Python、TensorFlow、PyTorch或类似的语言和框架，熟悉Docker和Kubernetes等容器化技术。
• 有使用AWS、GCP或Azure等云计算平台以及相应的机器学习和基础设施服务的经验。
• 深入了解与大规模机器学习运营相关的独特挑战和要求，包括资源管理、监控和容错。
• 出色的解决问题、沟通和协作能力，能够在跨职能团队中有效工作。
我们理解从公司角度来看，提供的信息有限。然而，在招聘过程的筛选和面试阶段，我们可以非常开放地讨论这一点和我们的目标。
Silent Creek相信，人工智能的力量在于其多样性，就像构建它的团队一样。我们致力于营造一个包容和包容性的环境，让来自各种背景和经验的个人能够茁壮成长。我们明白多样化的员工队伍能够带来更丰富的视角、更创新的解决方案，最终取得更好的结果。
如果您对这个职位感兴趣，请提交您的简历、简短的求职信以及任何相关的出版物或研究工作。
如果这个职位不完全符合您的要求，但您认为自己可以为公司增加价值，并且对了解更多信息感兴趣，请查看公司的其他相关职位。我们有几个职位空缺，非常乐意与在量化金融和人工智能领域有背景的人士交流。 
伦敦