在信息服务领导的指导下，任职者将负责机器学习模型的全生命周期管理，包括设计、构建和维护机器学习模型。MLOps 工程师将在南加州大学 Keck 医学中心实施人工智能解决方案中发挥重要作用。任职者将与数据科学家、数据团队成员和临床运营合作，部署、监控和维护机器学习解决方案，以改善患者护理、支持卓越运营并推动临床研究。任职者将通过利用 DevOps 专业知识，确保人工智能解决方案在现有基础设施中的无缝集成、自动化和扩展。他们将维护并持续改进 MLOps 管道，以便在生产环境中监控、版本控制和部署模型。任职者将负责人工智能解决方案的端到端生命周期管理，并具备 DevOps 经验，确保系统的无缝集成、部署和自动化。MLOps 工程师将实施最佳实践，以测试、调试和性能监控人工智能系统，确保其可靠性和可扩展性。
主要职责：
• 设计、构建和维护生产级机器学习模型，具备实时推理、可扩展性和可靠性。
• 使用云平台（如 Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP) 或 Microsoft Azure）开发端到端的可扩展 ML 基础设施。
• 为各种数据处理需求开发人工智能管道，包括数据摄取、预处理、搜索和检索，确保解决方案满足所有技术和业务要求。
• 监控模型性能，检测数据漂移和概念漂移，必要时自动化再训练过程，以维持模型的准确性和相关性。
• 与数据科学家、数据工程师、分析团队和 DevOps 团队合作，设计和实施稳健的部署管道，以持续改进机器学习模型。
• 实施和优化机器学习模型的 CI/CD 管道，自动化测试和部署过程。
• 配置和管理监控和日志解决方案，以跟踪模型性能、系统健康和异常，确保及时干预和主动维护。
• 为机器学习模型、参数、结果及相关代码实施版本控制系统，以跟踪更改并促进协作。
• 确保所有机器学习系统符合安全和合规标准，包括数据保护和隐私法规。
• 在创建和实施 ML/GenAI 模型工程、LLM 进展和优化部署框架方面领导工程工作，同时与业务战略方向保持一致。
• 维护 MLOps 过程和配置的清晰、全面的文档。
• 强大的沟通和协作能力，以便跨职能合作并就部署策略和技术要求达成一致。
• 其他分配的职责。
任职资格：
• 本科及以上学历，计算机科学、工程或相关专业。
• 具备以下经验：人工智能和机器学习平台（如 AWS、Azure 或 GCP）、容器化技术（如 Docker）或容器编排平台（如 Kubernetes）、CI/CD 工具（如 Github Actions）、编程语言和框架（如 Python、R、SQL）、MLOps 工程原则、敏捷方法论和 DevOps 生命周期管理、人工智能/机器学习模型和流程的技术写作和文档、医疗数据和机器学习用例。
• 具备通过故障排除解决复杂问题的能力。
• 深刻理解编码、架构和部署流程。
• 强大的分析能力，能够收集、组织、分析和传播大量信息，注重细节和准确性。
• 优秀的组织能力和对细节的关注。
• 自我驱动，能够在需求模糊或不明确时提出解决方案。
优先资格：
• 硕士学位，计算机科学、工程或相关专业。
所需许可证/认证：
• 洛杉矶市消防生命安全培训（LA City），如入职时没有证书，需在入职后 30 天内获得，并在到期前通过续订保持有效。（仅限洛杉矶市）
该职位的年薪范围为 $145,600.00 - $240,240.00。南加州大学在提供就业机会时会考虑诸如（但不限于）职位范围和责任、候选人的工作经验、教育/培训、关键技能、内部同事公平、联邦、州和地方法律、合同条款、资助情况，以及外部市场和组织因素等因素。
南加州大学是一个平等机会的雇主。所有合格的申请者将不分种族、肤色、宗教、性别、性取向、性别身份、国籍、受保护的退伍军人身份、残疾或任何其他受法律或南加州大学政策保护的特征而获得就业考虑。南加州大学遵循符合州和联邦法律的平权行动义务。南加州大学将以符合适用法律和法规的方式考虑所有有犯罪记录的合格申请者，包括洛杉矶县公平机会法令和公平机会招聘法令，并充分考虑患者和学生的安全。请参阅背景筛查政策附录 D，了解您申请的职位的具体就业筛查影响。
我们为有残疾的申请者和员工提供合理便利。对申请或招聘过程中的任何部分有问题或需要合理便利的申请者，请通过电话 (213) 821-8100 联系南加州大学人力资源部，或通过电子邮件联系 uschr@usc.edu。询问将根据法律允许的范围被视为机密。
• 非歧视声明
• 就业公平
• 阅读南加州大学的克莱里法案年度安全报告
• 南加州大学是一个无烟环境
• 数字无障碍
如果您是南加州大学的现任员工，请通过将此链接复制并粘贴到浏览器中申请南加州大学的职位：
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