此职位涉及担任高级机器学习工程师，负责在云环境中设计、开发和部署机器学习模型。作为团队的关键成员，您将负责领导工程工作，创建和实施机器学习/生成式人工智能模型工程、LLM进展和优化部署框架的方法和工作流程，同时与业务战略方向保持一致。
职责：
- 使用 AWS、GCP 或 Azure 等云平台开发和部署机器学习模型
- 设计并实施可扩展的数据摄取和处理基础设施
- 与数据科学家、数据工程师、分析团队和 DevOps 团队合作，设计和实施强大的部署管道，以持续改进机器学习模型
- 为机器学习模型实施和优化 CI/CD 管道，自动化测试和部署流程
- 设置监控和日志解决方案，以跟踪模型性能、系统健康状况和异常，确保及时干预和主动维护
要求：
- 计算机科学、人工智能、信息学或相关领域的学士学位，硕士学位优先
- 3 年或以上相关机器学习工程师经验
- 生产部署和模型工程：在部署和维护生产级机器学习模型方面有可靠的经验，具备实时推理、可扩展性和可靠性
- 可扩展的机器学习基础设施：精通使用 AWS、GCP 或 Azure 等本地云平台开发端到端可扩展的机器学习基础设施
- 工程领导能力：能够领导工程工作，创建和实施机器学习/生成式人工智能模型工程、LLM进展和优化部署框架的方法和工作流程，同时与业务战略方向保持一致
- 人工智能管道开发：在开发满足各种数据处理需求的人工智能管道方面有经验，包括数据摄取、预处理和搜索与检索，确保解决方案满足所有技术和业务要求
- 合作：展示与数据科学家、数据工程师、分析团队和 DevOps 团队合作的能力，设计和实施强大的部署管道，以持续改进机器学习模型
- 持续集成/持续部署（CI/CD）管道：在机器学习模型的 CI/CD 管道实施和优化方面具有专业知识，自动化测试和部署流程
- 监控和日志记录：具备设置监控和日志解决方案的能力，以跟踪模型性能、系统健康状况和异常，确保及时干预和主动维护
- 版本控制：有实施机器学习模型和相关代码的版本控制系统的经验，以跟踪更改并促进协作
- 安全性和合规性：了解确保机器学习系统符合安全性和合规性标准，包括数据保护和隐私法规
- 文档：具备维护清晰和全面的机器学习运维流程和配置文档的技能
- 容器化技术熟练：熟悉 Docker、Kubernetes 或类似工具
- 医疗保健专业知识：了解医疗法规和标准，熟悉电子健康记录（EHR）系统，包括将机器学习模型与这些系统集成
关于我们的文化：
艾尔文科技公司（ITC）是 IT、安全、工程和互动设计领域技术和人员解决方案的领先提供商，为从初创公司到企业客户提供服务。 
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