Vereinigte Staaten
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Guidewire Software
ML Platform Engineer
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San Mateo, California, Vereinigte Staaten
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Zusammenfassung
Als ML Platform Engineer helfen Sie beim Aufbau und der Weiterentwicklung der Infrastruktur, die es machine learning-Teams ermöglicht, Modelle effizient und in großem Maßstab zu entwickeln, bereitzustellen und zu betreiben. Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Data Engineers, MLOps-Ingenieuren und Produktentwicklungsteams zusammen, um zuverlässige, sichere und skalierbare ML-Plattformfunktionen zu entwickeln.
Bei Guidewire fördern wir eine Kultur der Neugier, Innovation und verantwortungsvollen KI. Wir ermutigen Ingenieure, aufkommende KI-Fähigkeiten und datengesteuerte Erkenntnisse zu nutzen, um die Produktivität des Engineerings zu verbessern und sichere, skalierbare Lösungen für die Versicherungsbranche zu liefern.
Stellenbeschreibung
WAS SIE TUN WERDEN
WAS SIE MITBRINGEN
IHR EINFLUSS
Während Ihrer ersten sechs Monate werden Sie: *
- Kern-ML-Plattformfunktionen bereitstellen, die die Produktivität von machine learning-Teams verbessern. *
- Mit funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, um skalierbare, zuverlässige und sichere ML-Infrastruktur aufzubauen. *
- Zur Automatisierung, operativen Exzellenz und zu Engineering-Best Practices über die ML-Plattform hinweg beitragen. *
- Dabei helfen, die Entwicklererfahrung für die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von machine learning-Modellen zu verbessern. *
- Guidewires KI-Initiativen unterstützen, indem robuste Plattformfunktionen bereitgestellt werden, die es Teams ermöglichen, ML-Lösungen effizient zu erstellen und zu betreiben.
Die Gehaltsspanne für diese Vollzeitposition in den USA beträgt $132,000 - $228,000.
Ihr Grundgehalt hängt unter anderem von Ihrer Erfahrung, Ihren Fähigkeiten, Ihrer Ausbildung, Ihrem Training und Ihrem Standort ab. Alle Vollzeitpositionen oder Teilzeitstellen, die 30 Stunden oder mehr pro Woche bei Guidewire arbeiten, haben Anspruch auf Leistungen, die ihre Gesundheit und ihr Wohlbefinden unterstützen, einschließlich Kranken-, Zahn- und Augenversicherungen, bezahlter Freizeit und eines von der Firma gesponserten Altersvorsorgeplans. Darüber hinaus können einige Positionen für den jährlichen Unternehmensbonusplan, Provisionen und/oder langfristige Anreize berechtigt sein, die von einer Vielzahl von Faktoren abhängen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Leistung des Unternehmens und des Mitarbeiters.
HAUPTAUFGABEN UMFASSEN: *
- Entwerfen, Entwickeln und Warten von Komponenten einer skalierbaren und sicheren ML-Plattform, die den machine learning-Lebenszyklus unterstützt, von der Datenerfassung und Modellschulung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. *
- Aufbau von Infrastruktur für Modellschulung, Experimentverfolgung, Hyperparameter-Tuning und Modellregistrierung unter Verwendung von Tools wie MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI oder ähnlichen Technologien. *
- Entwickeln und Warten von automatisierten ML-Workflows und CI/CD-Pipelines für machine learning-Anwendungen. *
- Zusammenarbeit mit Data Scientists und Data Engineers, um zuverlässige, modellfertige Datensätze zu erstellen und die ML-Entwicklungserfahrung zu verbessern. *
- Unterstützung bei der Optimierung von ML-Workloads in Cloud-Infrastruktur, Compute und Speicher, um Skalierbarkeit und Effizienz zu verbessern. *
- Beitrag zur Plattformzuverlässigkeit durch Implementierung von Überwachungs-, Protokollierungs-, Test- und operativen Best Practices. *
- Teilnahme an Designbesprechungen, Code-Reviews und technischer Planung unter Beitrag zu Engineering-Best Practices. *
- Sicherstellen, dass die Plattformkomponenten Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Anforderungen erfüllen.
Mindestanforderungen
ERFORDERLICHE QUALIFIKATIONEN *
- Nachgewiesene Fähigkeit, KI zu nutzen und sie in der täglichen Ingenieurarbeit anzuwenden, um Produktivität und Softwarequalität zu verbessern. *
- Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Bereich. *
- 3+ Jahre Erfahrung im Software-Engineering, einschließlich Erfahrung im Aufbau oder der Unterstützung von ML-Plattformen, Datenplattformen oder Cloud-nativen Anwendungen. *
- Starke Programmierkenntnisse in Python, Go oder Java. *
- Erfahrung mit Docker und Kubernetes oder ähnlichen Container-Orchestrierungstechnologien. *
- Vertrautheit mit MLOps-Tools wie MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI oder Databricks. *
- Erfahrung in der Arbeit mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP. *
- Grundlegendes Verständnis von machine learning-Workflows und gängigen Algorithmen. *
- Starke Kommunikations-, Kollaborations- und Problemlösungsfähigkeiten.
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN *
- Erfahrung in der Bereitstellung und Überwachung von machine learning-Modellen in der Produktion. *
- Vertrautheit mit Feature Stores, Workflow-Orchestrierungstools (Airflow, Argo) oder Modellüberwachungslösungen. *
- Erfahrung mit Streaming-Technologien wie Kafka oder Spark. *
- Erfahrung mit Infrastructure as Code und CI/CD-Tools wie Terraform und TeamCity. *
- Vertrautheit mit ML-Governance, Reproduzierbarkeit und Management des Modelllebenszyklus. *
- Erfahrung in der Versicherungs-, Finanzdienstleistungs- oder einer anderen regulierten Branche.
Über Guidewire
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