**关于 Agoda**
在 Agoda，我们通过旅行连接世界。我们的故事始于 2005 年，当时两位终身朋友和企业家，因对旅行的热情而创办了 Agoda，让每个人都能更轻松地探索世界。
如今，我们是 Booking Holdings 的一部分 [NASDAQ: BKNG]，拥有来自 90 个国家的 7000 多名员工组成的多元团队，共同在全球各地的办公室工作。我们每天都在通过我们数百万家酒店、度假物业、航班和全球体验的优惠，将人们与目的地和体验连接起来。
在 Agoda，每天都不相同。数据和技术是我们文化的核心，推动着我们的好奇心和创新。如果你准备开始你最好的旅程并帮助构建全球旅行，请加入我们。
**Agoda 的 ML 平台**
Agoda 的 ML 和 AI 平台建立在自管理的 Kubernetes 上，并由 Kubeflow 提供支持，这是一种开源解决方案，能够实现高效的机器学习工作流。
我们的 AI 运维团队将软件工程的最佳实践与数据科学相结合，帮助机器学习工程师和数据科学家更高效地工作，这意味着我们旨在以直观的方式整合数据/模型版本控制、协作、监控等，让我们的用户在该领域蓬勃发展。
**在这个角色中，你将能够：**
- 领导本地 MLOps 解决方案的设计、开发和实施，以支持机器学习模型的交付
- 与数据科学家和软件工程师协作，构建可扩展和高效的数据管道以及模型训练和部署系统
- 开发和维护监控和管理工具，以确保我们本地 MLOps 基础设施的可靠性和性能
- 与组织内的利益相关者合作，了解他们的机器学习需求和要求，并开发满足这些需求的 MLOps 解决方案
- 关注 MLOps、LLMOps、机器学习和人工智能的最新趋势和技术，并与团队分享你的知识，帮助我们在该领域保持领先
- 指导团队中的初级成员，帮助他们提升在 MLOps 方面的技能和专业知识
- 解决和调试用户问题
**你成功所需的条件：**
- 5 年以上 MLOps、软件工程、数据工程或相关领域的经验
- 精通现代编程语言（Java、Scala、Python、Kotlin）的编程技能
- 优秀的沟通与协作能力，能够在团队环境中有效工作
- 重视代码的简单性和性能
**如果你具备以下条件，那就更好了：**
- 理解 ML 项目生命周期
- 有使用 MLOps 平台的经验，如 Kubeflow 或 MLFlow
- 有使用 ML 框架的经验——如 scikit-learn、LGBM、Tensorflow、PyTorch 等
- 有大数据工具的经验——Spark、S3、Hadoop
- 对容器化和容器编排技术（如 Docker 和 Kubernetes）有深入了解
- 有 DevOps 和 CI/CD 实践的经验
- 有构建和扩展模型服务工具的经验，即构建具有严格 SLA 的 API
- 对机器学习背后的工程和其扩展充满热情
- 有设计和构建 MLOps 基础设施的经验，包括数据管道、模型训练和部署系统，以及监控和管理工具。
**了解更多关于在 Agoda 工作的信息**
- Agoda 职业 https://careersatagoda.com
- Facebook https://www.facebook.com/agodacareers/
- LinkedIn https://www.linkedin.com/company/agoda
- YouTube https://www.youtube.com/agodalife
**平等机会雇主**
在 Agoda，我们以公司由不同背景和取向的人组成而自豪。我们优先吸引多元化的人才，培养鼓励协作和创新的包容性环境。Agoda 的雇佣完全基于个人的能力和资格。我们致力于提供平等的就业机会，不论性别、年龄、种族、肤色、国籍、宗教、婚姻状况、怀孕、性取向、性别认同、残疾、公民身份、退伍军人或军事身份以及其他法律保护特征。
我们将保留您的申请，以便在未来的职位空缺时考虑您，您也可以随时要求将您的信息从档案中删除。有关更多详细信息，请阅读我们的隐私政策。
**免责声明**
我们不接受任何条款或条件，也不承认任何代理机构对候选人的代表，来自未经请求的第三方或代理提交。如果我们收到未经请求或投机的简历，我们保留直接联系和雇用候选人的权利，而无需支付招聘费用。
