机器学习运维工程师
关于Thunes
Thunes是全球资金流动的智能高速公路。Thunes的专有直接全球网络允许会员在超过130个国家和80多种货币中实时付款。
Thunes的网络通过超过350种不同的支付方式直接连接到全球超过70亿个移动钱包和银行账户，如GCash、M-Pesa、Airtel、MTN、Orange、JazzCash、Easypaisa、支付宝、微信支付等。
Thunes直接全球网络的会员包括像Uber和Deliveroo这样的零工经济巨头，像Grab和微信这样的超级应用，MTOs、金融科技、PSPs和银行。Thunes的直接全球网络通过其全球覆盖、内部智能财务管理平台和堡垒合规基础设施而与众不同，确保网络会员在全球实时支付时获得无与伦比的速度、控制、可见性、保护和成本效率。
Thunes总部位于新加坡，在包括巴塞罗那、北京、迪拜、伦敦、马尼拉、内罗毕、巴黎、利雅得、旧金山、圣保罗和上海在内的12个地点设有办事处。欲了解更多信息，请访问：https://www.thunes.com/
职位背景
我们正在寻找一位高度驱动、流程痴迷且技术卓越的工程师，他对弥合数据科学、人工智能工程和生产基础设施之间的差距感到兴奋。
您需要将初创企业的思维方式与平台架构师的纪律结合起来，确保我们的生产“黄金路径”是自动化、安全和成本高效的。MLOps职能负责将我们的核心工作系统与我们的AI技术栈连接起来的基础设施。我们设计解决方案、自动化管道和监控栈，以确保我们的数据科学家和AI工程师能够快速交付而不破坏任何东西。
主要职责
- 架构和协调无缝的多云环境。使用Terraform管理AI技术栈和系统以及企业数据基础设施
- 设计和维护实施奖章架构（青铜/白银/黄金）的稳健DataOps管道。使用Airflow编排DAGs并确保数据质量/血统在到达模型之前
- 通过实施“4C”确保MLOps生命周期的卓越：CI（在GitLab中自动化代码检查/测试）、CD（安全的发布策略）、CT（自动化再训练触发器）和CM（持续监控漂移/延迟）
- 为ML和LLM系统倡导金融运营（成本和效率）。实施方法以防止冗余API调用，并为失控的GPU实例或令牌激增编写自动化“终止开关”
- 通过架构服务来保护平台，允许我们的团队从不同环境中安全访问不同资源，管理IAM身份中心以实现最低特权访问
- 参与评估可观察性工具以跟踪令牌使用、每个用户的错误率和其他措施
专业经验和资格
- 5年以上技术经验，具有在生产中交付ML管道的良好记录
- 多云流利：在主要云平台（如AWS、GCP）上架构解决方案的深厚专业知识。对云服务（如安全、网络、存储、AI）的强大操作掌握
- LLM可观察性和成本优化经验：具有使用自托管工具（如Langfuse、LangSmith、Phoenix）设置栈的经验。能够实施缓存策略（如Redis/Memcached）
- 认证：Google专业机器学习工程师或AWS认证机器学习-专业/DevOps工程师-专业认证
- 拥有计算机科学、工程或相关领域的学士学位
- 基础设施即代码（IaC）专家：精通IaC（如Terraform、OpenTofu）。具有为多环境设置（开发/暂存/生产）编写模块化、可重用代码的经验
- DataOps精通：在数据湖仓上实施奖章架构的证明。精通Apache Airflow（编写自定义操作符）、数据质量工具如dbt测试和数据治理工具（如OpenMetadata）
- CI/CD和自动化精通：高级配置GitLab CI（如Runners、Secrets Management）。具有CML（持续机器学习）经验者优先
- 容器化精通：精通Docker、Kubernetes和编排（如VM、K8s）
- 对成本管理和效率充满热情：您将效率视为双重任务，优化财务成本的同时最大化系统性能
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