Mid-Level ML Infrastructure Engineer (Remote)
🏛 Ausgeschrieben von RED GlobalWir suchen einen erfahrenen Mid-Level ML Infrastructure Engineer zur Unterstützung und Wartung hochverfügbarer Machine-Learning-Services in Produktionsumgebungen. In dieser vollständig remote verfügbaren Position arbeiten Sie eng mit Applied Scientists zusammen, um ML-Modelle in die Produktion zu überführen und eine skalierbare, zuverlässige und gut überwachte Infrastruktur zu gewährleisten.
Die Position ist auf neun Monate befristet mit Verlängerungsmöglichkeiten und richtet sich an Kandidaten in der EU.
Ihre Aufgaben umfassen die Unterstützung und Fehlerbehebung von Real-Time-ML-Inferenz-Services, den Aufbau und die Wartung von AWS-Infrastruktur sowie CI/CD-Pipelines. Sie verwalten Umgebungen mit Kubernetes, Docker und Autoscaling, unterstützen GPU-Infrastruktur einschließlich NVIDIA/CUDA-Updates und verwalten Real-Time- und Batch-Datenpipelines. Darüber hinaus schreiben Sie produktionsreife Python-Code, führen Code-Reviews durch und unterstützen Applied Scientists bei der Überführung von ML-Prototypen in die Produktion. Als Teil des Teams nehmen Sie an 24/7-On-Call-Support teil und lösen Live-Produktionsvorfälle.
Wir erwarten starke Erfahrung mit Linux, Kubernetes und Docker sowie gute Kenntnisse in Python, Git und CI/CD-Praktiken. Hands-on-Erfahrung mit Infrastructure as Code, Airflow, Databricks Workflows oder ähnlichen Tools ist erforderlich. Idealerweise haben Sie Erfahrung in der Unterstützung hochlastiger Produktionsumgebungen und der Behebung von Live-Incidents.
Dies ist eine großartige Gelegenheit für einen erfahrenen Infrastructure Engineer, der sich auf Machine-Learning-Systeme spezialisieren möchte und in einem internationalen, remote-freundlichen Umfeld arbeiten möchte.
Skills erklärt
- Linux
- Freies Betriebssystem, das als Basis für Server, Desktops und eingebettete Systeme verwendet wird.
- Kubernetes
- Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Infrastructure as Code
- Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Airflow
- Open-Source-Plattform zur Planung, Überwachung und Automatisierung von Datenverarbeitungs-Workflows.
- Nvidia
- Hersteller von Grafikprozessoren (GPUs) und Halbleitern, deren Hardware häufig für Grafik, Gaming und künstliche Intelligenz eingesetzt wird.
- CUDA
- Programmierplattform von NVIDIA zur Nutzung von Grafikkarten (GPUs) für parallele Datenverarbeitung und wissenschaftliche Berechnungen.
- Monitoring
- Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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