高级机器学习工程师

负责设计和操作大规模数据管道，生成用于机器学习训练和实验的数据集；开发支持分布式训练工作流的基础设施，使用PyTorch、Ray Data、Ray Train等技术；整合ML管道与工作流编排系统（如Flyte、Airflow等）以实现可靠多阶段训练工作流；通过数据集验证、监控和自动化测试提高ML管道的可重复性和可观察性；优化分布式计算系统在数据处理和模型训练中的性能和资源利用率；与ML工程师紧密合作，使大规模实验和模型迭代更高效；领导架构改进以确保离线ML管道的可扩展性、可靠性和成本效益。

具备构建大规模ML管道的丰富经验；熟悉分布式计算框架如Ray、Spark、Flink及Ray生态系统（Ray Data、Ray Train）；有构建训练数据生成、数据集准备或ML特征管道的基础设施经验；具备设计和操作生产级数据管道的深入经验；熟练掌握Python编程，有处理大规模分布式工作负载的经验；熟悉现代数据基础设施（数据湖、数据仓库、编排系统、流平台）；具备系统思维，能合理权衡分布式系统中的性能、可扩展性、可靠性和成本等 tradeoffs；能领导技术方向并影响跨团队的架构决策。

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