Staff ML工程师

Staff Machine Learning Engineer负责在嵌入式产品团队中实施和采用AI平台能力，同时作为其他机器学习工程师的技术领导者和导师。通过hands-on coding参与AI平台和操作开发，建立最佳实践，标准化实施模式，推动平台普及。倡导平台解决方案，确保一致应用工程标准，通过有效平台使用和技术指导加速AI交付。职责包括与平台和产品经理合作识别和优先级基础平台能力，制定技术标准和模式，参与关键技术方向和技术讨论，指导嵌入式MLEs工程最佳实践，评估技术方法和新技术，参与AI/MLOps开发，推动平台能力普及，实施平台模式，解决跨pod的共同挑战，平衡pod需求与平台标准化，推动平台在团队内普及，提供平台使用和技术指导，识别平台能力机会，贡献平台功能开发与改进，验证和优化平台模式，分享MLE团队最佳实践，实施ML模型的CI/CD管道，使用平台能力开发和维护ML系统，确保ML系统测试和验证，文档技术决策和实施模式，与平台团队改进开发者体验，进行代码审查，参与技术设计讨论和架构评审。

本科学历（必需）；硕士学历（优先）；7年以上软件工程经验，专注于ML和AI系统工程（必需）；在跨职能产品团队中作为嵌入式工程师的工作经验（优先）；强技术背景，ML工程领域有 proven coding expertise（必需）；推动技术平台和开发者工具采用的记录（必需）；深度Python开发经验，专注于ML系统和AI/MLOps（必需）；建立和维护技术标准的 proven ability（必需）；对ML工作流和运营需求有深入理解（必需）；有实施和扩展模型CI/CD管道的实际经验（必需）；现代Python开发实践经验（类型检查、测试框架、包管理）（必需）；现代Python开发实践经验（类型检查和测试）（必需）；与产品团队成功协作的历史（必需）；ML开发生命周期管理及MLOps最佳实践的理解（必需）；ML监控和可观测性理解（必需）；LLMs和基础设施经验（优先）；与特征存储、特征缓存和模型服务平台集成经验（优先）；深度ML/AI平台工具和模式理解（优先）；分布式模型训练经验（优先）；Kubeflow、Argo、MLFlow等ML/AI训练编排器经验（优先）；ML/AI元数据工具和模型注册库经验（优先）；Terraform或其他IaC工具深度经验（优先）；在GCP和Vertex AI上构建ML/AI解决方案经验（优先）。