Mexique
Toshiba Global Commerce Solutions - External
Ford Motor Company
Data Scientist MLOps
Mexique
Naucalpan de Juárez Municipality, México, Mexico
PythonGCPDockerKubernetesTerraform
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Ford Global Data Insight & Analytics recherche un ingénieur Machine Learning DevSecOps pour construire et faire évoluer sa plateforme interne de Data Science / IA/ML. Vous assurerez des capacités MLOps sur la plateforme Google Cloud (GCP), standardiserez les pratiques de développement machine learning et soutiendrez le déploiement, l'entraînement et le réentraînement des modèles ML en production.
Vous travaillerez au sein d'une équipe pluridisciplinaire et collaborerez directement et en continu avec des ingénieurs, des partenaires commerciaux et des chefs de produit pour livrer des produits de plateforme/données.
Chez Ford Motor Company, nous croyons que la liberté de mouvement favorise le progrès humain. Avec nos projets incroyables pour l'avenir de la mobilité, nous avons une grande variété d'opportunités pour vous permettre d'accélérer votre carrière et de nous aider à définir le transport de demain.
Ford Product Development utilise des méthodes de Design Thinking & User Experience pour offrir des produits et services innovants qui raviront nos clients.
RESPONSABILITÉS
- Travailler en étroite collaboration avec le Tech Anchor, le Product Manager et le Product Owner pour fournir une plateforme MLOps sur GCP en utilisant Python et d'autres outils pour les data scientists à travers l'entreprise.
- Innover et standardiser les pratiques de développement machine learning.
- Expérimenter, innover et partager les connaissances avec l'équipe.
- Utiliser Git pour le contrôle de version et le développement collaboratif.
- Montrer l'exemple par la programmation en binôme pour la formation croisée, le développement des compétences, la résolution de problèmes et une livraison plus rapide.
- Appliquer les technologies ML, NLP, GCP, MLOps et Kubernetes au développement de la plateforme.
- Déployer des modèles et algorithmes ML en production, exécuter des simulations pour le développement d'algorithmes et tester différents scénarios.
- Développer et intégrer des APIs RESTful pour connecter les systèmes et services au sein de la plateforme ML.
- Automatiser le déploiement, l'entraînement et le réentraînement des modèles en utilisant des pratiques de livraison Agile et CI/CD/CT (intégration continue, déploiement continu et entraînement continu).
- Collaborer avec les ingénieurs logiciels pour comprendre la vision de la plateforme, diviser le travail en tâches et résoudre des problèmes complexes.
- Développer les capacités techniques et fournir des conseils aux autres ingénieurs logiciels de l'équipe.
- Collaborer avec les ingénieurs logiciels et les Data Scientists pour relever des défis complexes en matière d'IA.
QUALIFICATIONS
Expérience : 3+ années avec Python et l'ingénierie / les services cloud, y compris GCP Vertex AI et les services associés.
Formation : Licence en informatique, génie informatique ou une discipline technique similaire. Un master en informatique, Machine Learning ou un domaine connexe est préférable.
Exigences techniques
Nous recherchons des candidats possédant de solides compétences en Python et en ingénierie cloud, une expérience dans l'orchestration de flux de travail ML et MLOps, ainsi que la capacité à prendre en charge des plateformes ML en production.
Exigences techniques fondamentales
Python et ingénierie cloud
- 2+ années d'expérience avec Python et l'ingénierie / les services cloud tels que GCP Vertex AI et les services associés.
Orchestration de flux de travail ML
- Expérience avec des outils d'orchestration de flux de travail ML tels qu'Airflow ou Kubeflow.
MLOps
- Expérience avec des outils MLOps tels que Tekton, Terraform, des outils de sécurité (SonarQube, FOSSA, Checkmarx), la conteneurisation (Docker).
- Connaissance des architectures de déploiement (batch vs streaming), protocoles de déploiement (Canary, Blue/Green).
Vertex AI
- Entraînement de modèles
- Déploiement de modèles
- Surveillance de modèles
- Vertex AI Pipelines
BigQuery
- Stockage et analyse de données
- Ingénierie des caractéristiques (feature engineering)
- Préparation des données d'entraînement
Cloud Storage (GCS)
- Stockage de jeux de données
- Artefacts de modèles
- Sorties de pipelines
GKE (Google Kubernetes Engine)
- Exécution de charges de travail ML conteneurisées
- Déploiements Kubeflow
- Environnements de service évolutifs
Kubeflow / Vertex AI Pipelines
- Orchestration de flux de travail ML
- Automatisation de l'entraînement et du déploiement
Dataflow
- ETL et traitement de données à grande échelle
Pub/Sub
- Architectures ML pilotées par les événements et en streaming
Scripting
- Expérience avec des langages de script tels que Bash ou PowerShell.
Git et développement collaboratif
- Maîtrise de Git pour le contrôle de version et la collaboration.
Collaboration
La maîtrise de l'anglais, à l'écrit comme à l'oral, est requise. Les candidats doivent être à l'aise pour collaborer avec les équipes d'ingénierie, de produit, de design et commerciales, partager leurs connaissances et soutenir la croissance technique de leurs collègues par la programmation en binôme et la résolution collaborative de problèmes.
Expérience supplémentaire utile
- Un master en informatique, Machine Learning ou un domaine connexe.
- Infrastructure en tant que code (IaC) utilisant Terraform.
- Pratiques d'artisanat logiciel telles que la programmation en binôme et le développement piloté par les tests (TDD).
- Compréhension du MLOps, du cycle de vie machine learning et de frameworks tels que scikit-learn, TensorFlow et PyTorch.
- Application des pratiques Agile à la livraison de solutions.
- Travail avec des Dockerfiles, des images de conteneurs, GitHub et les concepts CI/CD.
- Connaissance des technologies et concepts de l'IA générative.
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