摩根麦金利正在寻找一位熟练的机器学习工程师 - Ray，为我们在科技行业的客户提供为期 12 个月的合同。
作为机器学习平台团队中的机器学习工程师，您将在使用 Ray 创建新计算层的过程中发挥关键作用。您将协助在 Kubernetes 上建立 Ray 的基础设施，并与公司的现有数据系统进行集成。
职责：
• 开发和交付高质量的人工智能基础设施：与机器学习平台团队合作，设计并构建用于分布式数据处理和模型训练的基础设施，确保通过利用 GitOps 进行云基础设施管理，在 Kubernetes 集群中实现可重现性。
• 增强 Ray 的可观察性：在可观察性堆栈中构建和集成监控和警报解决方案，包括 Datadog、Prometheus 和 Grafana。参与运行手册和 DevOps 文档的开发。
• 促进数据科学家对 Ray 的采用：与产品团队合作，推广 Ray 的使用，并为在 Ray 集群上运行作业的用户提供支持。
资格：
• 具有 3 年以上机器学习工程和 Ray 的经验
• 精通 ML-Ops 和分布式计算：对用于数据处理的分布式计算框架有深入了解。具有 Ray 的经验是一个加分项，但熟悉 Dask、Modin、Beam、Horovod 或 Deepspeed 等框架也受到欢迎。
• 精通 Python 和机器学习生态系统：具有扎实的 Python 编程经验和相关的机器学习工具。
• Kubernetes 和 GitOps 专业知识：对在 Kubernetes 上开发和部署系统有深入理解。熟悉 ArgoCD 等 GitOps 工具，以及 Helm 和 Kustomize 的知识者优先。
• 强大的 DevOps 背景：具有 Terraform 等基础设施即代码 (IaC) 工具的经验者更佳。
感兴趣的候选人可以通过申请系统申请或发送邮件至 sg-rscontracting@morganmckinley.com。入围的候选人将会被通知。
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柯文贤
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