MLOps Engineer - Berry AI Inc.|Meet.jobs

Salary

1.2m+ TWD Annually

Required skills
  • python/django
  • ,
  • DOCKER
  • ,
  • podman

Job description

職務內容:

目前公司提供給客戶的產品是 AIoT 與 Cloud 的混合解決方案。我們期望 MLOps Engineer 能規劃跟參與 ML 基礎設施的建設、與 AI Engineer 一起開發 ML 應用、並且與 DevOps Engineer 協作以監控跟維運 ML 服務。

MLOps Engineer 團隊所負責的工作內容:

1. 建置基礎設施以協助 ML 產品的開發與改善,應用情境包括:建構各種 Data Collection Pipelines、建立自動及半自動化的 Model Training Pipelines、使用既有或引進新的工具來管理 Datasets/Models/Configs、部署 ML Applications、監控 ML 服務以及協助除錯。

2. 與前後端團隊、AI Engineer 團隊、AIoT 團隊協作,掌握需求並實作軟體開發。

3. 帶來新想法與嘗試新工具,與團隊一起討論決定新作法的導入。

對於 MLOps 的人才需求,一個人要具備上述的全部經驗是不可能的,因此我們更加看重:

1. 是否對於 ML 產品有全局觀點,了解每一個階段技術應用的目的?

2. 能否跨團隊合作,互補不足、互相支援?

3. 是否樂於學習新技術與解決有挑戰性的技術問題?

職務需求

我們希望能尋找有經驗的 MLOps Engineer,如果您具有以下的經歷,或許會是適合的人選:

深入參與過 ML 產品開發的許多階段,例如:研究、PoC/Demo、產品化、規模化、最佳化、成功落地或是腰斬。
有許多跨團隊合作的經驗。因為大型或是較複雜的 ML 產品開發,會牽涉到許多團隊的專業分工,而如何制定目標、決定設計、分工實作、排除問題,都有賴於良好的溝通協調能力。
建構內部及外部後端或 ML 服務的開發經驗,並且有解過規模化(例如:在雲端上使用水平擴展的架構)以及最佳化(例如:GPU Profiling 的經驗)的問題。

熟悉以下項目:
1. Python 程式語言開發
2. 具備 ML 產品或服務的設計、開發及維運經驗
3. Data Pipeline 相關經驗(例如 ETL Pipelines 或 Airflow/Dagster 的使用經驗)
4. 建置過或有使用過現成的 MLOps Platform 去解決資料分享、模型開發、與模型版控的問題
5. 熟悉後端開發技術,如 Web 服務、資料庫、自動化測試、並行程式開發
6. Docker 或 Podman 相關容器化技術
7. 基本 ML/CV 知識

加分項目:

1. Python 程式優化相關經驗
2. 熟悉 TensorRT, OpenVINO, ONNXRuntime 等推理程式庫, 熟悉 CUDA Programming
3. 智慧攝影機或 AIoT 開發經驗
4. 雲端服務使用經驗(AWS/GCP/Azure)
5. 熟悉 C/C++/Golang
6. 模型輕量化, Quantization, Pruning, Factorizaion 等經驗
7. 貢獻開放原始碼專案,或公開技術演講經驗

Berry AI Inc.

華捷智能 (Berry AI) 是一間位於台北的電腦視覺公司,我們擅長人工智慧相關軟體,並專精速食業。我們的業務遍及全球,並且正高速發展,在各地落地。

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