Vereinigte Staaten
Redwood Materials
Remitly
Senior ML Ops Engineer
Vereinigte Staaten
Connecticut, Vereinigte Staaten · Virginia, Vereinigte Staaten · Pennsylvania, Vereinigte Staaten · New Jersey, Vereinigte Staaten · Georgia, Vereinigte Staaten
PythonJavaAWS
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Über die Stelle
Sind Sie ein kollaborativer Machine Learning Ops Engineer, der für eine missionsgetriebene globale Organisation arbeiten möchte?
Möchten Sie zukunftsweisende Produkte vorantreiben, die einen echten gesellschaftlichen Einfluss haben?
Über das Team: Dieses Team treibt die Gesundheitsplattformen von Elsevier an: Clinical Key AI, Sherpath AI und KI-gesteuerte automatisierte klinische und Content-Workflows. Sie werden Data Science und Engineering verbinden, um experimentelle NLP/IR/GenAI- Modelle in sichere, zuverlässige und skalierbare Dienste zu verwandeln. Unsere Systeme arbeiten mit einer der größten medizinischen und wissenschaftlichen Landschaften der Welt.
Über die Rolle: Als Senior Machine Learning Engineer arbeiten Sie an KI-basierten Features (GenAI, Agentic AI, RAG usw.), der Qualität von Such-/Ranking-Ergebnissen und der abfragebewussten Wissensgraphen-Retrieval, während Sie Inhaltsrechte und redaktionelle Vertraulichkeit wahren.
Hauptverantwortlichkeiten
ML & LLM Engineering, Such- und Empfehlungsmaschinen
- Automatisierung und Orchestrierung von machine learning-Workflows über wichtige Cloud- und KI- Plattformen (AWS, Azure, Databricks und Foundation Model APIs wie OpenAI).
- Wartung und Versionierung von Modellregistern und Artefaktspeichern zur Gewährleistung der Reproduzierbarkeit und Governance.
- Entwicklung und Verwaltung von CI/CD für ML, einschließlich automatisierter Datenvalidierung, Modelltests und Bereitstellung.
- Implementierung von ML-Engineering-Lösungen mit gängigen MLOps-Plattformen wie AWS SageMaker, MLflow, Azure ML.
- Skalierung von End-to-End-benutzerdefinierten Sagemaker-Pipelines.
- Entwurf und Implementierung der Engineering-Komponenten von GAR+RAG-Systemen (z. B. Abfrageinterpretation und -reflexion, Chunking, Embeddings, hybride Retrieval, semantische Suche), Verwaltung von Prompt-Bibliotheken, Guardrails und strukturierten Ausgaben für LLMs, die auf Bedrock/SageMaker gehostet oder selbst gehostet werden.
- Entwurf und Implementierung von ML-Pipelines, die Elasticsearch/OpenSearch/Solr, Vector DBs und Graph DBs verwenden.
- Erstellung von Evaluations-Pipelines: Offline-IR-Metriken (NDCG, MAP, MRR), LLM- Qualitätsmetriken (Faithfulness, Grounding) und A/B-Tests.
- Optimierung der Infrastrukturkosten durch Überwachung, Skalierungsstrategien und effiziente Ressourcennutzung.
- Auf dem Laufenden bleiben über die neuesten GAI-Forschungsergebnisse, NLP und RAG und Anwendung des State-of-the-Art in unseren Experimenten und Systemen.
Zusammenarbeit
- Partnerschaft mit Fachexperten, Produktmanagern, Data Scientists und Experten für verantwortungsvolle KI, um Geschäftsprobleme in innovative Data-Science-Lösungen zu übersetzen.
- Zusammenarbeit und Schnittstelle mit Operations Engineers, die die Produktionsinfrastruktur bereitstellen und betreiben.
Qualifikationen
- Aktuelle Erfahrung in ML Engineering, MLOps-Plattformen, dem Ausliefern von ML- oder GenAI-Suchsystemen in die Produktion.
- Starke Python, Java und/oder Scala-Erfahrung wird als Pluspunkt betrachtet.
- Praktische Erfahrung mit Lösungen großer Cloud-Anbieter (AWS, Azure und/oder Google).
- Erfahrung mit Such-/Vektor-/Graph-Technologien (z. B. Elasticsearch / OpenSearch / Solr / Neo4j).
- Erfahrung in der Evaluierung von LLM-Modellen.
- Ein starkes Verständnis des Data-Science-Lebenszyklus, einschließlich Feature Engineering, Modelltraining und Evaluationsmetriken.
- Vertrautheit mit ML-Frameworks, z. B. PyTorch, TensorFlow, PySpark.
- Erfahrung mit groß angelegten Datenverarbeitungssystemen, z. B. Spark.
- Erfahrung mit statistischer Analyse, machine learning-Theorie und natürlicher Sprachverarbeitung.
- Hintergrund im Bereich Gesundheitstechnologie und/oder medizinische Content-Workflows ist bevorzugt.
Elsevier ist ein renommiertes globales Informationsanalyseunternehmen, das sich hauptsächlich auf die Bereitstellung von wissenschaftlichen, technischen und medizinischen (STM) Forschungsinhalten, Werkzeugen und Dienstleistungen konzentriert. Es ist einer der größten Verlage für wissenschaftliche Zeitschriften und akademische Literatur der Welt. Elsevier operiert in verschiedenen Domänen, darunter Wissenschaft, Technologie, Medizin, Sozialwissenschaften und mehr. Sie veröffentlichen eine große Anzahl von Peer-Review-Zeitschriften, die ein breites Spektrum an Disziplinen abdecken. Diese Zeitschriften dienen als Plattformen für Forscher und Akademiker, um ihre Ergebnisse zu teilen und zum Fortschritt des Wissens in ihren jeweiligen Fachgebieten beizutragen.
US National Base Pay Range: $95,300 - $158,800. Geografische Unterschiede können in einigen Standorten angewendet werden, um die lokalen Marktpreise besser widerzuspiegeln. Wenn die Tätigkeit in Maryland ausgeübt wird, beträgt die Basisvergütung $100,100 - $166,800. Wenn die Tätigkeit in New Jersey ausgeübt wird, beträgt die Basisvergütung $112,574 - $179,826.
Diese Stelle ist für einen jährlichen Zielbonus berechtigt.
Wir sind bestrebt, einen fairen und zugänglichen Einstellungsprozess zu bieten. Wenn Sie eine Behinderung oder einen anderen Bedarf haben, der eine Anpassung oder Unterkunft erfordert, teilen Sie uns dies bitte mit, indem Sie unser Bewerber-Unterstützungsformular nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fforms.office.com%2Fr%2FeVgFxjLmAK&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169028029%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=2Dm7y%2B%2Flckb5oqa13cjE0WAV1kG%2BuqVQDi4dpvwoM5E%3D&reserved=0 ausfüllen oder uns unter 1-855-833-5120 kontaktieren.
Kriminelle können sich als Personalvermittler ausgeben und Geld oder persönliche Informationen verlangen. Wir verlangen niemals Geld oder Bankdaten von Bewerbern. Erfahren Sie hier mehr über das Erkennen und Vermeiden von Betrug nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fstories.relx.com%2Fhow-to-avoid-job-scams%2Findex.html&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169036749%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=bMcV1zP1yRXUuNWYwyGuPPb7lCyTuoA%2BGPT0d5MfO8I%3D&reserved=0.
Bitte lesen Sie unsere Kandidaten-Datenschutzrichtlinie nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fwww.relx.com%2Fcareers%2Fjoin-us%2Fprivacy&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169045885%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=X%2BrqkisseFh6q%2BEqRLuRvCa2dfT9Q2QeATdfGRVQxnI%3D&reserved=0.
Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert: Qualifizierte Bewerber werden bei der Einstellung und während der Beschäftigung ohne Rücksicht auf Rasse, Farbe, Glauben, Religion, Geschlecht, nationale Herkunft, Staatsbürgerschaft, Behinderungsstatus, geschützten Veteranenstatus, Alter, Familienstand, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, genetische Informationen oder jede andere gesetzlich geschützte Eigenschaft berücksichtigt und behandelt.
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