作为一名高级机器学习工程师，您将与应用科学从业者和工程师密切合作，快速构建、部署和迭代高质量的机器学习基础设施解决方案，确保其可靠性和有效性。您在机器学习模型开发周期方面的深厚专业知识，以及对数据管道和数据基础设施的深入理解，将对为 Gusto 开发可靠且可扩展的机器学习基础设施至关重要。理想的候选人对软件开发充满热情，能够开发和记录最佳流程，处理数据，并理解最终用户的需求。对机器学习和数据基础设施的深刻理解是必不可少的，因为您将与利益相关者合作，构建高效的解决方案，帮助我们的合作伙伴提升 x 倍的效率。日常职责包括推动机器学习平台技术路线图的核心组件，设计和构建具有自动化管道和标准化流程的 MLOps 解决方案，以构建、部署、运行、监控、调试和重新训练机器学习模型；开发、维护和增强机器学习模型开发和部署的框架；与机器学习模型构建者和应用所有者合作，确定 API 启用服务的业务需求和服务水平协议；开发、维护和增强支持机器学习服务的基础设施；支持新的机器学习模型部署模式的开发，包括 CI/CD 管道和自动化测试。要求包括至少 10 年的软件工程经验（Python、Ruby 或 Java），在机器学习生命周期中架构和开发基础设施和平台服务的经验，例如特征存储、模型开发、部署和可观察性工具和解决方案，至少有一个主要云平台的经验（AWS 优先但不是必需），以及使用 MLOps 工具（如 KubeFlow、AWS Sagemaker、MlFlow 或类似工具）的经验。Gusto 在丹佛、旧金山和纽约市设有实体办公室，预计在这些地点工作的员工每周需在办公室工作约 2-3 天。当获准在 Gusto 办公室以外的地点工作时，需要安全、可靠且稳定的互联网连接。Gusto 是一家致力于多样性和包容性的平等机会雇主。 
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