Vanem Masinõppe Insener, Tarne Kaubanduse

Otsime vanemat masinõppe inseneri, kes vastutab ja laiendab Bolt Foodi kaubanduse katalooge ja võimaluste hindamise süsteeme, mis hõlmavad LLM-põhist rikastamist ja kategoriseerimist kuni peenhäälestatud avatud kaalu mudeliteni, mida me ise koolitame ja pakume, kõik selleks, et automatiseerida kaubanduse tegevusi enam kui 50 turul.

Liitute tarne kaubanduse insenerigruppiga koos tarkvarainseneride, tootemanagerite ja andmete teadlastega, kes loovad süsteeme, millele meie kaubanduse partnerid toetuvad. Teie missioon on muuta meie ML-põhine katalooge automatiseerimine oluliselt paremaks, tõstes mudeli kvaliteeti, kindlustades teenuseid usaldusväärseteks tootmissüsteemideks ja laiendades uusi valdkondi, nagu agentlikud katalooge töövood ja kaubanduse hindamine.

Siin on ka märkimisväärne piir. Täna toetume me tugevalt kolmandate osapoolte API mudelitele. Aitate juhtida meie üleminekut peenhäälestatud avatud kaalu mudelitele, mis kuuluvad meile ja mida me ise pakume, andes meile paremad majanduslikud tingimused, madalama latentsuse ja rohkem kontrolli. See on varajase etapi, kõrge mõju töö, kus kujundate tehnilist suunda.

See on hübriidne, lõpuni lõpuleviidud roll. Töötate ebamugavate äri probleemide juurest läbi offline hindamise, online katsetuste ja tootmissüsteemide ning vastutate tulemuste eest.

• Kujundage, koolitage ja juurutage ML/LLM mudeleid, mis automatiseerivad katalooge rikastamist, modereerimist ja kategoriseerimist suurel skaalal, omades täpsust, latentsust ja tootmiskulusid.

• Juhtige üleminekut piiri API mudelitelt peenhäälestatud avatud kaalu mudelitele: looge andmete kureerimise ja peenhäälestamise torustikud, viige läbi kvaliteedi võrdlusi ja viige võitjad tootmisse.

• Kujundage ja looge agentlikud AI süsteemid katalooge automatiseerimiseks, katab mitmeastmelisi töövooge, tööriistade kasutamist, kaitsemeetmeid ja hindamisseadmeid, et tõestada nende toimimist.

• Looge hindamise ja katsetamise infrastruktuur: offline standardid, regressioonikomplektid, LLM-kui-kohtunik torustikud ja A/B testid, mis on seotud äri mõõdikute järgi.

• Omage teenindamise ja kulude lugu isehostitud mudelite jaoks, sealhulgas kvantiseerimine, läbilaskevõime reguleerimine, GPU kasutamine ja ostmise versus ehitamise otsused.

• Tehke koostööd erinevate funktsioonide vahel tarkvarainseneride, andmete teadlaste, tootemanagerite ja ML platvormi meeskonnaga, et tootmisprotsessida ja jälgida ML lahendusi.

• Tõestatud kogemus ML süsteemide loomisel ja tarnimisel tootmises suurel skaalal, eelistatavalt tarbijaga seotud toote keskkondades tehnoloogia ettevõttes.

• Tõestatud tulemuslikkus LLM-põhiste süsteemide tootmisse viimisel, sealhulgas prompt/mudeli iteratsioon, hindamine, kaitsemeetmed, jälgitavus ja kulude juhtimine.

• Praktiline kogemus avatud kaalu mudelite peenhäälestamisel ja teenindamisel (nt LoRA/QLoRA, SFT, eelistuste optimeerimine), sealhulgas koolitusandmete loomine ja tootmise teenindamise haldamine.

• Sügavad teadmised NLP või soovitus süsteemidest, mille mudelid on liikunud äri mõõdikuni.

• Tugevad inseneritehnilised alused: Python ja SQL meistriteos, puhta koodi praktikad, tootmiskogemus süvaõppe raamistiku (PyTorch, TensorFlow, JAX või Triton) ja kaasaegse ML tööriistade ja pilve infrastruktuuri (AWS, SageMaker, Airflow, Docker) kogemus.

• Tugev toote tunne ja proaktiivne omamine, võime muuta ebamugavad probleemid mõõdetavateks ML lahendusteks ja viia need avastamisest tootmise mõjuni.

• Mängige otsest rolli liikuvuse tuleviku kujundamisel.

• Tehke mõju miljonitele klientidele ja partneritele enam kui 850 linnas 50+ riigis.

• Töötage kiiresti liikuvates, autonoomsetes meeskondades koos andekate ja toetavate kolleegidega.

• Kiirendage oma professionaalset kasvu ainulaadsete karjäärivõimalustega.

• Saage tasuv palk ja aktsiaoptsioonide pakett, mis võimaldab teil keskenduda oma parima töö tegemisele.

• Nautige hübriidtöö paindlikkust, veetes vähemalt 3 päeva nädalas kontoris, et edendada tugevaid sidemeid ja meeskonnatööd.

• Hoolige oma füüsilisest ja vaimsest tervisest meie heaolu hüvede kaudu.