机器学习平台工程师
在我们组织中，我们需要一位熟练的机器学习（ML）平台工程师，负责设计和实施可扩展、高效且可靠的机器学习平台。
为了实现这一目标，理想的候选人必须具备设计、构建和维护强大机器学习工作流和模板的专业知识，使用 MLflow 和其他平台。
成功的申请者将与专家合作，集成和优化前沿的生成式人工智能技术，包括变换器、嵌入、向量数据库和实时检索增强生成系统。
该角色涉及自动化和简化机器学习和生成 AI 模型的训练、推理、部署和版本控制工作流，确保一致性、可靠性以及遵循行业最佳实践。
主要职责包括：
• 设计可扩展、可重用和可靠的机器学习平台和工具，支持整个机器学习生命周期。
• 开发标准化的机器学习工作流和模板，以便快速实验和部署周期。
• 实施强大的 CI/CD 管道、Docker 容器化、模型注册和实验跟踪，以支持机器学习和生成 AI 的可重现性、可扩展性和治理。
• 与专家合作，集成和优化生成 AI 技术，包括变换器、嵌入和实时检索增强生成系统。
• 通过全面的监控、警报和持续的性能评估，确保生产机器学习和生成 AI 工作负载的可靠性、可观察性和可扩展性。 
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