Estados Unidos
Redwood Materials
Remitly
Ingeniero Senior de ML Ops
Estados Unidos
Connecticut, Estados Unidos · Virginia, Estados Unidos · Pennsylvania, Estados Unidos · New Jersey, Estados Unidos · Georgia, Estados Unidos
PythonJavaAWS
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
¿Eres un Ingeniero de Ops de Machine Learning colaborativo que busca trabajar para una organización global impulsada por una misión?
¿Buscas impulsar productos de vanguardia que tengan un impacto social real?
Sobre el equipo: este equipo impulsa las plataformas de Salud de Elsevier: Clinical Key AI, Sherpath AI y flujos de trabajo automatizados de contenido y clínicos impulsados por IA. Servirás de puente entre la Ciencia de Datos y la Ingeniería para convertir modelos experimentales de NLP/IR/GenAI en servicios seguros, fiables y escalables. Nuestros sistemas operan sobre uno de los paisajes médicos y académicos más grandes del mundo.
Sobre el puesto: como Ingeniero Senior de Machine Learning, trabajarás en funciones basadas en IA (GenAI, Agentic AI, RAG, etc.), calidad de búsqueda/ranking y recuperación consciente de grafos de conocimiento, al tiempo que aplicas derechos de contenido y confidencialidad editorial.
Responsabilidades Clave
Ingeniería de ML y LLM, Motores de Búsqueda y Recomendación
- Automatizar y orquestar flujos de trabajo de machine learning en las principales plataformas de nube e IA (AWS, Azure, Databricks y APIs de modelos fundacionales como OpenAI).
- Mantener y versionar registros de modelos y almacenes de artefactos para garantizar la reproducibilidad y la gobernanza.
- Desarrollar y gestionar CI/CD para ML, incluyendo validación automatizada de datos, pruebas de modelos y despliegue.
- Implementar soluciones de ML Engineering utilizando plataformas MLOps populares como AWS SageMaker, MLflow, Azure ML.
- Escalar pipelines personalizados de Sagemaker de extremo a extremo.
- Diseñar e implementar los componentes de ingeniería de sistemas GAR+RAG (por ejemplo, interpretación y reflexión de consultas, fragmentación, incrustaciones, recuperación híbrida, búsqueda semántica), gestionar bibliotecas de prompts, protectores y salida estructurada para LLMs alojados en Bedrock/SageMaker o autoalojados.
- Diseñar e implementar pipelines de ML que utilicen Elasticsearch/OpenSearch/Solr, bases de datos vectoriales y bases de datos de grafos.
- Construir pipelines de evaluación: métricas IR offline (NDCG, MAP, MRR), métricas de calidad de LLM (fidelidad, anclaje) y pruebas A/B.
- Optimizar los costes de infraestructura a través de la monitorización, estrategias de escalado y utilización eficiente de recursos.
- Mantenerse al día con las últimas investigaciones en GAI, NLP y RAG y aplicar lo último en nuestro campo en nuestros experimentos y sistemas.
Colaboración
- Colaborar con Expertos en la Materia, Gerentes de Producto, Científicos de Datos y expertos en IA Responsable para traducir problemas de negocio en soluciones de ciencia de datos de vanguardia.
- Colaborar e interactuar con Ingenieros de Operaciones que despliegan y ejecutan infraestructura de producción.
Cualificaciones
- Experiencia actual en Ingeniería de ML, plataformas MLOps, envío de sistemas de ML o GenAI/búsqueda a producción.
- Se considerará una sólida experiencia en Python, Java y/o Scala como un plus.
- Experiencia práctica con soluciones de los principales proveedores de nube (AWS, Azure y/o Google).
- Experiencia con tecnologías de búsqueda/vectoriales/grafos (por ejemplo, Elasticsearch / OpenSearch / Solr / Neo4j).
- Experiencia en la evaluación de modelos de LLM.
- Un sólido conocimiento del Ciclo de Vida de la Ciencia de Datos, incluyendo ingeniería de características, entrenamiento de modelos y métricas de evaluación.
- Familiaridad con frameworks de ML, por ejemplo, PyTorch, TensorFlow, PySpark.
- Experiencia con sistemas de procesamiento de datos a gran escala, por ejemplo, Spark.
- Experiencia con análisis estadístico, teoría de machine learning y procesamiento del lenguaje natural.
- Se prefiere experiencia en tecnología de la salud y/o flujos de trabajo de contenido médico.
Elsevier es una reconocida empresa global de análisis de información que se centra principalmente en proporcionar contenido, herramientas y servicios de investigación científica, técnica y médica (STM). Es una de las mayores editoriales de revistas académicas y literatura científica del mundo. Elsevier opera en diversos dominios, incluyendo ciencia, tecnología, medicina, ciencias sociales y más. Publican un gran número de revistas revisadas por pares que cubren una amplia gama de disciplinas. Estas revistas actúan como plataformas para que investigadores y académicos compartan sus hallazgos y contribuyan al avance del conocimiento en sus respectivos campos.
Rango de Salario Base Nacional en EE. UU.: $95,300 - $158,800. Pueden aplicarse diferenciales geográficos en algunas ubicaciones para reflejar mejor las tasas del mercado local. Si se realiza en Maryland, el rango de salario base es de $100,100 - $166,800. Si se realiza en Nueva Jersey, el rango de salario base es de $112,574 - $179,826.
Este puesto es elegible para un bono de incentivo anual.
Estamos comprometidos a proporcionar un proceso de contratación justo y accesible. Si tienes una discapacidad u otra necesidad que requiera adaptación o ajuste, por favor háznoslo saber completando nuestro Formulario de Soporte de Solicitud de Candidato 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 o contacta con 1-855-833-5120.
Los delincuentes pueden hacerse pasar por reclutadores pidiendo dinero o información personal. Nunca solicitamos dinero o datos bancarios a los solicitantes de empleo. Obtén más información sobre cómo detectar y evitar estafas aquí 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.
Por favor, lee nuestra Política de Privacidad del Candidato 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.
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