我们正在寻找一位工程总监，具备机器学习（ML）/ ML运营（MLOps）和核心软件工程的平衡专业知识，以推动我们创新的Web应用产品的工程倡议。这个角色需要一个领导者，他不仅在ML / MLOps和软件开发方面有深厚的技术基础，而且还具备将这些学科无缝融合的战略眼光。我们的目标是找到一位能够引领我们的工程团队在机器学习创新和健壮的软件工程实践方面取得卓越成就的领导者。
职责：
• 战略领导：制定并执行一个统一的战略，平衡强调ML / MLOps和核心软件工程实践的进展，确保它们共同支持和增强我们产品的愿景和能力。
• 工程卓越：监督我们的ML平台的开发、扩展和优化，同时确保软件工程基础坚实可扩展、可维护。这包括在系统架构、API设计、数据处理和支持机器学习和应用开发的基础设施方面的领导工作。
• ML / MLOps创新：指导团队在机器学习模型开发、部署、监控和管理方面采用和创新。确保ML生命周期与我们的CI / CD流水线、Kubernetes完全集成，强调自动化、可重复性和可扩展性。
• 软件开发领导：倡导软件开发的最佳实践，包括设计模式、代码质量、安全性和性能。确保我们的核心软件工程实践能够实现和增强我们的ML能力，培养卓越的文化。
• 团队建设和指导：领导、指导一个多样化的分布式工程团队，包括软件开发人员、ML工程师和数据工程师。营造一个鼓励创新、协作和持续学习的环境，涵盖软件工程和ML / ML Ops领域。
• 跨部门合作：作为ML / MLOps和软件工程团队之间的桥梁，确保紧密集成和合作。与产品管理、UX / UI设计师和其他利益相关者密切合作，交付一个无缝、高质量的产品。
资格：
• 经验：至少10年的技术经验，具有管理专注于ML / MLOps和核心软件工程的团队的领导经验。具备ML度量可观察性、工作流编排、服务发布自动化、笔记本开发、LLM部署经验者优先考虑。
• 技术专长：对企业软件架构、设计模式和现代编程语言有深入的理解，同时具备机器学习算法、数据建模和主要云供应商（AWS、Azure、GCP）的MLOps实践的扎实基础。
• 领导力和愿景：证明能够领导、激励和发展多学科工程团队的能力。具备平衡短期目标和长期愿景的战略思维能力。
• 合作技巧：优秀的沟通和协作能力，能够在工程团队和其他业务部门之间建立积极的关系。
• 教育背景：计算机科学、工程或相关领域的高级学位，具备人工智能/机器学习和软件工程的扎实背景。
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多伦多