Faculty

Senior Machine Learning Engineer

PythonAWSGCPDockerKubernetes
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Warum Faculty?

Wir gründeten Faculty im Jahr 2014, weil wir dachten, dass KI die wichtigste Technologie unserer Zeit sein würde. Seitdem haben wir mit über 350 globalen Kunden zusammengearbeitet, um deren Leistung durch menschenzentrierte KI zu transformieren. Hier können Sie mehr über unsere realen Auswirkungen erfahren.

Wir jagen keinen Hype-Zyklen hinterher. Wir entwickeln, bauen und implementieren verantwortungsvolle KI, die etwas bewirkt – und wir wissen, wie man das gut macht. Wir bringen tiefgreifende technische Expertise, Produkt- und Lieferkenntnisse zu unseren Kunden aus den Bereichen Regierung, Finanzen, Einzelhandel, Energie, Biowissenschaften und Verteidigung.

Unser Geschäft und unser Ruf wachsen schnell, und wir sind ständig auf der Suche nach Personen, die unsere intellektuelle Neugier und den Wunsch teilen, durch Technologie ein positives Erbe zu schaffen.

KI ist eine epochenprägende Technologie. Treten Sie einem Unternehmen bei, in dem Sie ermächtigt werden, ihre wirkungsvollsten Anwendungen zu konzipieren und zu realisieren.

Über das Team

Unsere Geschäftseinheit National Security und AI Safety widmet sich der Förderung der verantwortungsvollen Entwicklung und Bereitstellung von KI zur Unterstützung der nationalen Sicherheit und globalen Stabilität. Von der Stärkung missionskritischer Fähigkeiten in den Bereichen nationale Sicherheit und Geheimdienst bis hin zur Zusammenarbeit mit Frontier Labs zur Bereitstellung robuster KI-Sicherheits-Red-Teaming- und Evaluierungsdienste arbeiten wir an der Spitze von hochriskanten, wirkungsvollen Missionen.

Wir verstehen, dass leistungsstarke KI-Systeme sowohl transformative Möglichkeiten als auch komplexe Risiken mit sich bringen. Wir sind stolz darauf, mit Regierungen und den größten Technologieunternehmen der Welt zusammenzuarbeiten, um sicherzustellen, dass KI nicht nur transformativ, sondern auch sicher, vertrauenswürdig und für alle sicher ist.

Über die Rolle

Als Senior Machine Learning Engineer werden Sie die Entwicklung und Bereitstellung von Spitzen-KI-Systemen für unsere vielfältigen Kunden leiten. Sie werden skalierbare, produktionsreife ML-Software und -Infrastruktur entwerfen, erstellen und bereitstellen, die strenge operative und ethische Standards erfüllt.

Dies ist eine ehrgeizige, funktionsübergreifende Rolle, die eine Mischung aus technischem Fachwissen, technischer Führung und selbstbewussten kundenorientierten Fähigkeiten erfordert.

Mindestanforderungen

Aufgrund der Art unserer Arbeit mit unseren Regierungskunden müssen Sie möglicherweise für eine britische Developed Vetting (DV)-Freigabe in Frage kommen und bereit sein, von Zeit zu Zeit vor Ort bei unseren Kunden zu arbeiten.

Wen wir suchen

  1. Sie verstehen den gesamten ML-Lebenszyklus und verfügen über erhebliche Erfahrung in der Operationalisierung von Modellen, die mit Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch erstellt wurden.
  1. Sie bringen tiefgreifende Expertise in der Softwareentwicklung und starke Python-Kenntnisse mit, mit Fokus auf den Aufbau robuster, wiederverwendbarer Systeme.
  1. Sie verfügen über nachweisbare praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Azure, GCP), einschließlich Architektur, Sicherheit und Infrastruktur.
  1. Sie haben umfangreiche Erfahrung mit Container- und Orchestrierungstools wie Docker & Kubernetes zum Erstellen und Verwalten von Anwendungen im großen Maßstab.
  1. Sie gedeihen in schnelllebigen, wachstumsstarken Umgebungen und zeigen Eigenverantwortung und Autonomie bei der Umsetzung von Projekten.
  1. Sie kommunizieren außergewöhnlich gut und leiten sowohl technische Teams als auch leitende, nicht-technische Stakeholder souverän an.

Was Sie tun werden

  1. Leitung technischer Scoping- und Architekturentscheidungen für wirkungsvolle ML-Systeme
  1. Entwurf und Erstellung von produktionsreifer ML-Software, Tools und skalierbarer Infrastruktur
  1. Definition und Implementierung von Best Practices und Standards für die Bereitstellung von machine learning im großen Maßstab im gesamten Unternehmen
  1. Zusammenarbeit mit Ingenieuren, Data Scientists, Produktmanagern und kaufmännischen Teams zur Lösung kritischer Kundenherausforderungen und zur Nutzung von Chancen
  1. Agieren als vertrauenswürdiger technischer Berater für Kunden und Partner, Übersetzung komplexer Konzepte in umsetzbare Strategien
  1. Mentoring und Entwicklung von Junior-Ingenieuren, aktive Gestaltung unserer Team-Engineering-Kultur und technischen Tiefe

Unser Interviewprozess

  1. Talent Team Screen (30 Minuten)
  1. Pair Programming Interview (90 Minuten)
  1. System Design Interview (90 Minuten)
  1. Kaufmännisches Interview (60 Minuten)

#LI-PRIO

Unser Ethos im Recruiting

Wir streben danach, das beste Team aufzubauen – nicht das ähnlichste. Wir wissen, dass Vielfalt der Individuen Vielfalt des Denkens fördert, was unseren Grundsatz der Wahrheitsfindung stärkt. Und wir wissen aus Erfahrung, dass vielfältige Teams bessere Arbeit leisten, die für die Welt, in der wir leben, relevant ist. Uns eint eine tiefe intellektuelle Neugier und der Wunsch, unsere Fähigkeiten für messbare positive Auswirkungen einzusetzen. Wir ermutigen ausdrücklich Bewerbungen von Menschen aller Hintergründe, Ethnien, Geschlechter, Religionen und sexuellen Orientierungen.

Wenn Sie nicht das Gefühl haben, alle Anforderungen zu erfüllen, aber von der Rolle begeistert sind und wissen, dass Sie einige Schlüsselstärken mitbringen, zögern Sie bitte nicht, sich zu bewerben, da Sie möglicherweise für diese Rolle oder andere Rollen geeignet sind. Wir sind offen für Gespräche über Teilzeitarbeit.

Ein Hinweis zu KI: Wir sind damit einverstanden, dass Sie sie für Recherche und Interviewvorbereitung nutzen, aber bitte verwenden Sie sie nicht, um Antworten während Live-Interviews zu generieren. Wir verwenden auch einen KI-Notiznehmer (Metaview) in Interviews, damit sich die Interviewer auf das Gespräch konzentrieren können (Sie können dem widersprechen, lassen Sie es uns einfach wissen), und jede Bewerbung wird von einem Menschen geprüft, niemals von einer KI entschieden.

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