Eakate Masinõppe Insener, Tarne Kaubanduse

Otsime Eakate Masinõppe Inseneri, kes vastutab ja skaleerib Bolt Foodi kaubanduse katalooge ja võimaluste suuruse süsteeme, ulatudes LLM-põhisest rikastamisest ja kategoriseerimisest kuni peenhäälestatud avatud kaalu mudeliteni, mida me ise koolitame ja teenindame, kõik selleks, et automatiseerida kaubanduse operatsioone üle 50 turu.

Liitud Tarne Kaubanduse insenerigruppiga koos tarkvarainsenerite, tootejuhtide ja andmete teadlastega, kes loovad süsteeme, millele meie kaubanduse partnerid toetuvad. Sinu missioon on muuta meie ML-põhine katalooge automatiseerimine oluliselt paremaks, tõstes mudeli kvaliteeti, muutes teenused usaldusväärseteks tootmissüsteemideks ja laienedes uutesse valdkondadesse, nagu agentlikud katalooge töövood ja kaubanduse hindamine.

Siin on ka oluline piir. Täna toetume me tugevalt kolmandate osapoolte API mudelitele. Aitad meie üleminekut peenhäälestatud avatud kaalu mudelitele, mis kuuluvad meile ja mida me ise teenindame, andes meile paremad majanduslikud tingimused, madalama latentsuse ja rohkem kontrolli. See on varajase etapi, kõrge mõjuvõimuga töö, kus kujundad tehnilist suunda.

See on hübriidne, lõpuni välja roll. Töötad ebamugavatest äri probleemidest läbi offline hindamise, online katsetuste ja tootmissüsteemide ning vastutad tulemuste eest.

• Kujunda, koolita ja juhi ML/LLM mudeleid, mis automatiseerivad katalooge rikastamist, modereerimist ja kategoriseerimist ulatuslikult, omades täpsust, latentsust ja kulusid tootmises.

• Juhi üleminekut piiri API mudelitelt peenhäälestatud avatud kaalu mudelitele: loo andmete kureerimise ja peenhäälestamise torustikud, vii läbi kvaliteedi võrdlusi ja vii võitjad tootmisse.

• Kujunda ja ehita agentlikud AI süsteemid katalooge automatiseerimiseks, katab mitmeastmelisi töövooge, tööriistade kasutamist, turvakaid ja hindamisseadmeid, et tõestada nende toimimist.

• Ehitada hindamise ja katsetamise infrastruktuur: offline standardid, regressioonikomplektid, LLM-kohus torustikud ja A/B testid, mis on seotud äri mõõdikute kaudu.

• Omandada teenindamise ja kulude lugu iseteenindavate mudelite jaoks, sealhulgas kvantiseerimine, läbilaskevõime häälestamine, GPU kasutamine ja ostmise või ehitamise otsused.

• Koosta koostööd tarkvarainsenerite, andmete teadlaste, tootejuhtide ja ML platvormi meeskonnaga, et tootmisprotsessida ja jälgida ML lahendusi.

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

• Tõestatud rekord LLM-põhiste süsteemide tootmisse viimise osas, sealhulgas prompt/mudeli iteratsioon, hindamine, turvakaid, jälgitavus ja kulude juhtimine.

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

• Süvaekspert NLP või soovitussüsteemide alal, mudelitega, mis on liikunud äri mõõdikute suunas.

• Tugevad inseneri alused: Python ja SQL meistritunne, puhta koodi praktika, tootmiskogemus süvaõppe raamistikuga (PyTorch, TensorFlow, JAX või Triton) ja kogemus kaasaegsete ML tööriistade ja pilve infrastruktuuriga (AWS, SageMaker, Airflow, Docker).

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

• Osale otseselt mobiilsuse tuleviku kujundamises.

• Mõjuta miljoneid kliente ja partnereid üle 850+ linna 50+ riigis.

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

• Kiirenda oma professionaalset kasvu ainulaadsete karjäärivõimalustega.

• Saada tasuv palk ja aktsiaoptsioonide pakett, mis võimaldab sul keskenduda oma parima töö tegemisele.

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

• Hoolitse oma füüsilise ja vaimse tervise eest meie heaolu hüvede kaudu.