作为一名资深机器学习工程师，您将与应用科学从业者和工程师紧密合作，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 开发一个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、优化流程的开发与文档化、数据处理以及理解终端用户的需求充满热情。对机器学习和数据基础设施的深入理解是必不可少的，因为您将与利益相关者合作，构建高效的解决方案，以帮助我们的合作伙伴实现更好的规模化。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（SLA）；开发、维护和增强支持机器学习服务的基础设施；以及支持使用 CI/CD 管道和自动化测试部署机器学习模型的新模式的开发。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（例如特征存储、模型开发、部署和可观察性工具及解决方案）方面的丰富经验，至少熟悉一个主要云平台（AWS 优先，但不是必须），以及对 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，期望位于这些地点的员工每周在办公室工作约 2-3 天。当获得批准在 Gusto 办公室以外的地点工作时，要求具备安全、可靠和稳定的互联网连接。Gusto 是一个致力于多样性和包容性的平等机会雇主。 
芝加哥