# О нас
Encord — универсальный слой данных для ИИ, который помогает более чем 300 командам ИИ обучать и запускать модели на правильных данных. Наша платформа индексирует, курирует, аннотирует и оценивает данные на протяжении всего жизненного цикла ИИ — от разработки до производства. Нам доверяют Woven by Toyota, AXA, UiPath, Zipline и другие.
Мы — амбициозная команда из более чем 100 человек, работающая на переднем крае ИИ, и мы привлекли $60 млн в раунде финансирования серии C от Wellington Management, CRV, Next47 и Y Combinator.
# Роль
Мы ищем старшего инженера ML-систем, который присоединится к внутренней команде ML Encord. Это роль, ориентированная прежде всего на программную инженерию, для человека с реальным опытом развертывания машинного обучения: вы будете проектировать, строить и запускать инфраструктуру, которая обслуживает наши модели компьютерного зрения и мультимодальные модели в производстве.
Наша платформа переходит от ручной аннотации с интенсивным использованием графического интерфейса к рабочим процессам, управляемым ML, где модели выполняют большую часть работы и учатся на обратной связи от аннотаторов. Ваша задача — сделать это возможным, превратив наши модели в быстрые и надежные функции продукта.
Наша команда ML охватывает как исследования, так и инженерию, и эта роль однозначно относится к инженерной стороне. Вы будете отвечать за архитектуру, реализацию, развертывание и эксплуатацию в производстве, в то время как коллеги из исследовательской части сосредоточены на экспериментах и прототипах с более долгосрочной перспективой. В повседневной работе вы будете тесно сотрудничать с ними, а также с командами продуктовой инженерии и обработки данных человека.
# Задачи, над которыми вы будете работать
•Интерактивный вывод в редакторе аннотаций. Обеспечение быстрой работы тяжелых моделей зрения и мультимодальных моделей так, чтобы аннотаторы получали предложения модели в реальном времени, а их исправления возвращались как обратная связь.
•Вывод на очень большом масштабе. Предварительный расчет результатов модели по миллионам часов эгоцентрического видео для клиентов из робототехники, где важны пропускная способность, стоимость GPU и надежность.
•Внедрение агентного контроля качества в производство. Превращение агентов контроля качества, которые проверяют мультимодальные результаты в соответствии с онтологией клиента, из исследовательского прототипа в надежную функцию платформы.
•Одна интеграция — множество рабочих процессов. Создание интеграций моделей, которые выдерживают изменения в пользовательских, быстро меняющихся онтологиях и шаблонах задач клиентов, вместо одноразовых реализаций.
# Что вы будете делать
•Проектировать, строить и эксплуатировать инфраструктуру обслуживания моделей и вывода для трансформерных моделей зрения и мультимодальных моделей
•Отвечать за архитектуру обслуживания наших ML-функций, обосновывая компромиссы между задержкой, пропускной способностью, надежностью и стоимостью GPU
•Оптимизировать модели и конвейеры для производства с помощью пакетирования, кеширования KV, использования GPU и оркестрации
•Интегрировать модели в продукт и рабочие процессы аннотаций Encord совместно с командой продуктовой инженерии
•Создавать переиспользуемые абстракции, которые работают с разными моделями, типами данных, клиентами и меняющимися шаблонами задач
•Настраивать мониторинг и наблюдаемость, отвечать за производительность и надежность после запуска функций
•Брать прототипы от ваших коллег, ориентированных на исследования, и превращать их в выпущенные функции
•Вносить вклад в решения по дизайну платформы, участвовать в обзорах дизайна и помогать с наймом
•Работать с Python, PyTorch, CUDA, Kubernetes и GCP/AWS
# Кого мы ищем
•Ответственного исполнителя. Вы берете на себя неоднозначные продуктовые задачи, принимаете архитектурные решения и доводите работу до производства.
•Системного мыслителя. Вы проектируете с учетом масштабируемости и повторного использования, и знаете, когда простая, надежная базовая реализация лучше хитрого решения.
•Отличного сотрудника. Вам нравится работать на стыке исследований, продукта и инженерии, и вы облегчаете всем выпуск продукта.
•Моста между исследованиями и производством. Вы говорите на обоих языках, помогаете исследователям выпускать их работу и возвращаете уроки производства в процесс построения моделей.
# Требования к опыту
•Более 5 лет опыта в программной инженерии, включая значительное время на создание и эксплуатацию ML-систем или продуктов с поддержкой моделей в производстве в масштабе
•Сильные основы программной инженерии и проектирования систем
•Практический опыт развертывания современных моделей глубокого обучения в производстве, с глубоким пониманием обслуживания моделей, оптимизации вывода, использования GPU и компромиссов производительности.
•Опыт проектирования и эксплуатации масштабируемых распределенных производственных систем, желательно с GPU-нагрузками, обработкой данных с высокой пропускной способностью или низкой задержкой вывода.
•Способность рассматривать ML-систему от начала до конца — от выбора данных и моделей до офлайн и онлайн оценки, развертывания, мониторинга и переобучения
•Опыт личного владения сложными системами от проектирования до производства
•Плюс: опыт развертывания компьютерного зрения или мультимодальных моделей (не обязательно), фреймворки обслуживания моделей или опыт работы с видео, 3D или другими сложными типами данных
# Почему Encord
•Конкурентоспособная зарплата и значительная доля в быстрорастущем стартапе
•Сильная культура личного общения — большая часть команды работает из нашего офиса в Лондоне 4+ дня в неделю
•25 дней ежегодного отпуска + государственные праздники Великобритании
•Ежегодный бюджет на обучение и развитие
•Командировки для встреч с клиентами, участия в мероприятиях и конференциях по Великобритании и Европе
•Ежедневные корпоративные обеды
•Ежемесячные корпоративные мероприятия и двухразовые выездные встречи команды
