职位描述

我们正在寻找有才华的个体加入我们的团队，他们对我们的愿景——共同构建一个更加坚韧的世界充满热情，并受解决关键业务问题的挑战所激励。我们寻找的是能够融入文化、认同核心价值观并重视持续个人和职业发展的“can-do”人。如果这听起来像你，请继续阅读！

我们寻求一名产品导向的机器学习工程师，以推动智能韧性系统的工程。该角色将专注于设计、构建、部署和维护生产级机器学习系统，包括强化学习组件和智能优化驱动的功能。

你将架构和交付可扩展的 ML 管道，用于训练、验证、部署、监控和自动化重新训练。你将维护和扩展模拟（蒙特卡洛、贝叶斯网络）和优化引擎（线性、约束、CP-SAT）的运营。你将拥有 ML 操作和 AI 操作实践，包括模型的 CI/CD、自动化测试、模型验证、性能监控、漂移检测、可观测性和治理框架。你将重构和加固现有的 AI 系统以提高可扩展性、延迟、成本效率和容错性。你将构建和维护数据管道和特征工程工作流，以支持可靠且可重复的模型训练。你将与产品和工程团队紧密合作，将韧性用例转化为可扩展、可维护的 ML 产品功能。

你将参与设计 Fusion 的 ML 架构、基础设施标准和长期智能系统路线图。

任职要求

强大的软件工程基础，有在生产环境中构建和部署机器学习系统经验。有设计 ML 架构、API 和服务的经验，这些服务可以与企业 SaaS 平台集成。深入理解模型生命周期管理：实验、验证、部署、监控、重新训练和版本控制。有强化学习、决策系统或控制系统的经验。有使用云原生工具（如 Azure、Snowflake、dbt、Salesforce 集成或类似平台）构建可扩展数据和特征管道的经验。熟练编写整洁、可维护、经过测试的代码，使用版本控制、CI/CD 和可观测性最佳实践。熟悉容器化和分布式系统（Docker、Kubernetes、无服务器架构或类似）。能够设计模块化、可扩展的 ML 系统，使其随着产品需求演变。具备良好的沟通能力，并能向技术及非技术利益相关者解释系统行为、权衡和架构决策。