États-Unis
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Castelion Corporation
Ingénieur en calcul cloud
États-Unis
Torrance, California, United States · Allen, Texas, United States
PythonKubernetes
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Pourquoi Castelion, pourquoi maintenant
Castelion évolue à une vitesse fulgurante pour développer et fournir des systèmes de défense avancés à une époque où l'exécution est plus cruciale que jamais. Nous pensons que la concentration, le sens des responsabilités et l'excellence sont des avantages décisifs, et nous constituons une équipe de classe mondiale pour transformer des idées audacieuses en capacités réelles.
Il s'agit d'une opportunité rare de nous rejoindre à un stade précoce, où vous bénéficierez d'une autonomie significative, collaborerez avec des collègues exceptionnels et aurez un impact direct et mesurable sur notre mission et l'avenir de l'entreprise, quelle que soit votre fonction.
Ingénieur en calcul cloud
Castelion recherche un ingénieur en calcul cloud pour concevoir et prendre en charge la plateforme de calcul cloud évolutive de l'équipe Seeker, destinée au traitement des données, à la simulation, à l'étalonnage et au machine learning. Vous ferez passer les flux de travail intensifs en calcul, actuellement effectués sur des ordinateurs portables individuels et via des scripts ponctuels, vers une plateforme partagée, automatisée et fiable qui prend en charge plusieurs équipes d'ingénierie.
En travaillant sur le traitement des données, l'entraînement en ML et l'infrastructure de test, vous construirez des systèmes de calcul distribués, optimiserez les charges de travail Python et intégrerez la simulation et les tests de régression dans les pipelines CI/CD. Il s'agit d'un rôle opérationnel ayant un impact significatif sur la productivité de l'ingénierie, la vitesse de traitement des données et l'évolutivité du développement des chercheurs chez Castelion.
Responsabilités
- Construire une plateforme de calcul partagée : développer et exploiter une infrastructure de calcul distribuée prenant en charge le traitement par lots, les tâches personnalisées, la simulation, l'étalonnage, le prétraitement et l'entraînement en ML.
- Automatiser le traitement des données : créer des flux de travail pilotés par les événements qui traitent automatiquement les données nouvellement ingérées, y compris les données d'essais en vol et d'étalonnage en chambre.
- Mettre à l'échelle les charges de travail intensives en calcul : permettre l'entraînement en ML évolutif, le prétraitement Foxglove RDL, la préparation des données, la relecture et d'autres tâches soumises par les utilisateurs.
- Intégrer le calcul avec CI/CD : permettre aux simulations et aux tests de régression de s'exécuter automatiquement dans les pipelines CI/CD, étendant ainsi la couverture des tests au-delà des limitations des exécuteurs standard.
- Optimiser les performances et les coûts : profiler et améliorer les charges de travail Python, les flux de données, l'utilisation de la mémoire, la concurrence et l'utilisation des ressources, et pas seulement l'infrastructure sous-jacente.
- Améliorer l'expérience des développeurs : fournir des interfaces simples, des APIs ou des SDKs permettant aux ingénieurs de soumettre, surveiller, déboguer et relancer des tâches sans gérer manuellement l'infrastructure.
- Assurer la fiabilité et l'observabilité : mettre en œuvre la journalisation, les métriques, les alertes, la traçabilité des tâches et le suivi des coûts pour faciliter le diagnostic et la récupération en cas de défaillance.
- Permettre des flux de travail reproductibles : suivre les versions de code, les entrées, les configurations et les sorties afin que les tâches de calcul puissent être reproduites et auditées de manière fiable.
- Prendre en charge le transfert de données à grande échelle : concevoir des approches efficaces pour le stockage, le transfert de données, la mise en cache, le partitionnement et le prétraitement.
- Favoriser l'adoption par les équipes : travailler directement avec les ingénieurs pour comprendre leurs flux de travail et établir des modèles de calcul cohérents sur les réseaux classifiés et non classifiés.
Qualifications de base
- Expérience dans la construction et l'exploitation de plateformes de calcul distribuées utilisées par plusieurs équipes d'ingénierie.
- Solides compétences en Python, notamment en profilage, concurrence, gestion de la mémoire et optimisation des performances.
- Expérience en production avec Ray et Kubernetes.
- Expérience dans la conception de systèmes de traitement par lots, pilotés par les événements et soumis par les utilisateurs.
- Expérience avec les services de calcul, de stockage, de mise en réseau, d'identité et de surveillance Azure.
- Capacité démontrée à optimiser le code applicatif et les pipelines de données pour la performance, la fiabilité et le coût.
- Expérience dans la mise en œuvre de l'observabilité, de la récupération automatisée des tâches et des flux de travail de traitement reproductibles.
- Capacité à créer des interfaces développeur simples et à travailler directement avec les utilisateurs pour automatiser des flux de travail complexes.
Exigences d'admissibilité supplémentaires
Ce poste peut nécessiter l'accès à des informations classifiées ou à des sites, systèmes ou informations restreints du gouvernement américain, tel que déterminé par l'entreprise et/ou les exigences applicables du gouvernement américain. Si le poste est ainsi désigné, votre emploi dans ce rôle peut être conditionné par votre capacité à obtenir et à maintenir l'habilitation de sécurité requise par le gouvernement américain ou toute autre autorisation gouvernementale, et à satisfaire à toute exigence de citoyenneté ou autre exigence d'admissibilité imposée par la loi, la réglementation, le décret ou les exigences des contrats gouvernementaux applicables. Vous serez informé si et quand de telles exigences s'appliquent.
Exigences EAR/ITAR
Ce poste nécessite l'accès à des informations soumises au contrôle des exportations et, à ce titre, l'emploi (ou l'embauche d'un entrepreneur) est conditionné par la capacité du candidat à accéder à toutes les informations applicables soumises au contrôle des exportations sans qu'une licence d'exportation supplémentaire ne soit requise par le Bureau of Industry and Security et/ou la Directorate of Defense Trade Controls.
Compétences et expérience souhaitées
- Solide expérience avec PyTorch, notamment l'entraînement distribué, le chargement de données, la création de points de contrôle et l'utilisation des GPU.
- Expérience dans la mise à l'échelle de l'entraînement en ML sur de grands ensembles de données et des ressources de calcul distribuées.
- Expérience dans l'intégration de charges de travail de simulation et de régression dans les pipelines CI/CD.
- Connaissance des ensembles de données d'ingénierie à grande échelle, des données d'essais en vol, de l'étalonnage ou des flux de travail de calcul scientifique.
- Expérience dans la construction de plateformes de calcul prenant en charge à la fois les environnements classifiés et non classifiés.
- Expérience dans l'amélioration du débit de traitement et des délais d'exécution grâce à l'optimisation des charges de travail et à la mise à l'échelle de l'infrastructure.
Castelion propose un généreux programme d'avantages sociaux. Veuillez consulter le bas de notre page Carrières pour plus de détails.
Autres fonctions
Veuillez noter que cette description de poste n'est pas conçue pour couvrir ou contenir une liste exhaustive des activités, fonctions ou responsabilités requises de l'employé pour ce poste. Les fonctions, responsabilités et activités peuvent changer à tout moment avec ou sans préavis.
Déclaration d'action positive/EEO
Castelion est un employeur garantissant l'égalité des chances. Nous nous engageons à offrir des opportunités d'emploi égales à tous les candidats et employés sans distinction de race, de couleur, de religion, de sexe, d'orientation sexuelle, d'identité de genre, d'origine nationale, d'âge, de handicap, d'informations génétiques, de statut de vétéran protégé ou de toute autre caractéristique protégée par la loi fédérale, étatique ou locale applicable.
Castelion s'engage à fournir des aménagements raisonnables aux personnes qualifiées handicapées tout au long du processus de candidature et d'embauche. Si vous avez besoin d'un aménagement raisonnable pour remplir une candidature, participer au processus d'entretien ou participer autrement au processus d'embauche, veuillez contacter [email protected]. Les demandes d'aménagement seront examinées au cas par cas et traitées conformément à la loi applicable.
Castelion s'engage à favoriser un lieu de travail où les décisions d'emploi sont basées sur les qualifications, les besoins de l'entreprise et la capacité à exercer les fonctions essentielles du rôle, avec ou sans aménagement raisonnable.
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