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Senior ML Ops Engineer
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Philadelphia, Pennsylvania, United States · Connecticut, United States · Georgia, United States · New Jersey, United States · Virginia, United States
PythonJavaAWS
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Über die Stelle
Sind Sie ein kollaborativer Machine Learning Ops Engineer, der für ein missionsgetriebenes globales Unternehmen arbeiten möchte?
Möchten Sie zukunftsweisende Produkte entwickeln, die einen echten gesellschaftlichen Einfluss haben?
Über das Team: Dieses Team treibt die Health-Plattformen 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 Funktionen (GenAI, Agentic AI, RAG usw.), der Qualität von Suchergebnissen und Empfehlungen sowie an der abrufgestützten Wissensgraphen-Suche, während Sie gleichzeitig die Rechte am Inhalt und die 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 von 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 Abfrage, 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, Vektor-DBs und Graph-DBs nutzen.
- Erstellung von Evaluationspipelines: 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 Produktionsinfrastrukturen bereitstellen und betreiben.
Qualifikationen
- Aktuelle Erfahrung in ML Engineering, MLOps-Plattformen, dem Ausliefern von ML- oder Such-/GenAI-Systemen 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 Evaluierungsmetriken.
- 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 Natural Language Processing.
- Hintergrund im Bereich Gesundheitstechnologie und/oder medizinische Content-Workflows ist von Vorteil.
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 von wissenschaftlichen Fachzeitschriften und akademischer Literatur der Welt. Elsevier ist in verschiedenen Bereichen tätig, darunter Wissenschaft, Technologie, Medizin, Sozialwissenschaften und mehr. Sie veröffentlichen eine große Anzahl von begutachteten Fachzeitschriften, die eine breite Palette von Disziplinen abdecken. Diese Fachzeitschriften dienen als Plattformen für Forscher und Akademiker, um ihre Erkenntnisse auszutauschen 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 gelten, um die lokalen Marktpreise besser widerzuspiegeln. Wenn die Tätigkeit in Maryland ausgeübt wird, liegt die Gehaltsspanne bei $100,100 - $166,800. Wenn die Tätigkeit in New Jersey ausgeübt wird, liegt die Gehaltsspanne bei $112,574 - $179,826.
Diese Stelle ist für einen jährlichen Zielbonus berechtigt.
Wir sind bestrebt, einen fairen und zugänglichen Einstellungsprozess zu gewährleisten. Wenn Sie eine Behinderung oder einen anderen Bedarf haben, der eine Unterkunft oder Anpassung erfordert, teilen Sie uns dies bitte mit, indem Sie unser Formular für Bewerberunterstützung 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 kontaktieren Sie uns unter 1-855-833-5120.
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 Datenschutzrichtlinie für Bewerber 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 während der Beschäftigung ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Glauben, Religion, Geschlecht, nationale Herkunft, Staatsbürgerschaft, Behinderungsstatus, geschützten Veteranenstatus, Alter, Familienstand, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, genetische Informationen oder andere gesetzlich geschützte Merkmale berücksichtigt und behandelt.
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