Staff Machine Learning Engineer

Мы ищем Staff Machine Learning Engineer для присоединения к нашей растущей команде AI/ML. Это старшая индивидуальная роль с широким техническим охватом и значительным организационным влиянием. Вы будете руководить проектированием и поставкой сложных ML‑систем, архитектурой интеграций в нашем технологическом стеке и задавать инженерный стандарт построения и развертывания решений машинного обучения в масштабе. Вы будете тесно сотрудничать с data scientists, engineers и product managers, чтобы внедрять высокоэффективные ML‑возможности в продакшн. Всё, что вы создаёте, будет иметь значение. Ключевой аспект этой роли — владение AI/ML‑архитектурой одной из самых стратегически значимых инициатив Xometry: интеграция DFM AI + IQE.

• Вести техническую работу с глубиной – владеть полным жизненным циклом от сбора требований до релиза, обеспечивая высокое качество и своевременную доставку в рамках сложных, кросс‑функциональных инициатив
• Владеть интеграцией партнёра AI/ML – проектировать и строить высокопроизводительный слой AI/ML встроенной интеграции DFM AI + IQE Xometry с Teamcenter и Designcenter. Вы будете отвечать за проектирование архитектуры реального времени для обслуживания ML и низколатентного сигнального пути, который доставляет обратную связь по DFM и ценообразованию непосредственно в среду дизайнера. Это включает определение контрактов данных для входов/выходов моделей и реализацию MLOps, управления и наблюдаемости, необходимых для критически важной интеграции партнёра публичного рынка.
• Строить для масштаба – разрабатывать облачные производственные системы, поддерживающие реальное время и MLOps, интегрированные с более широкими системами и инфраструктурой Xometry
• Решать неоднозначные задачи – ориентироваться в сложных, междоменных технических вызовах, оценивать переменные факторы и предоставлять решения, отвечающие как бизнес‑, так и техническим целям
• Устанавливать стандарт – проактивно выявлять возможности, брать на себя ответственность за новые процессы и решения, разрабатывать дорожные карты на несколько кварталов для достижения ключевых технических целей
• Становиться защитником качества и безопасности – применять лучшие практики автоматизированного тестирования, параллельных и распределённых вычислений, а также безопасной разработки программного обеспечения в ML‑системах
• Широко сотрудничать – работать с инженерами, product managers, data scientists и бизнес‑заинтересованными сторонами, переводя требования в надёжные технические решения
• Наставлять и повышать уровень – направлять других инженеров через дизайн‑ревью, код‑ревью и техническое наставничество, повышая общую компетентность команды
• Оставаться в курсе – следить за новыми достижениями в ML/AI и внедрять релевантные подходы, инструменты и фреймворки в практику

• Степень бакалавра в области STEM (или эквивалентный опыт) плюс 6-8 лет опыта в инженерии машинного обучения, с подтверждённым опытом владения и поставки сложных ML‑систем в продакшн
• Глубокая экспертиза в технологиях ML и AI, включая методы Gradient Boosting, Deep Learning и/или фреймворки Generative AI, с акцентом на масштабируемость и переиспользуемость бекенда
• Практический опыт развертывания реальных ML‑продуктов в масштабе в облачных средах (AWS настоятельно рекомендуется), включая авто‑масштабирование, мониторинг и оповещения
• Сильные навыки в Python и продвинутых ML/AI фреймворках, таких как TensorFlow, PyTorch или аналогичных
• Твёрдая база в фундаментальных принципах программной инженерии, структурах данных и алгоритмах
• Подтверждённый опыт практик MLOps: мониторинг моделей, обнаружение дрейфа данных и концепций, а также автоматические конвейеры переобучения и повторного развертывания
• Владение CI/CD конвейерами (например, Github actions), разработкой через тесты и инфраструктурой как код (например, Terraform)
• Опыт профилирования и оптимизации существующих развертываний ML‑моделей по задержке и пропускной способности
• Способность самостоятельно работать над новыми и неоднозначными задачами, определять методы и процедуры, а также эффективно коммуницировать с инженерными, продуктовыми и бизнес‑аудиториями
• Опыт работы с передовыми методами моделирования, включая transformers, self‑supervised pre‑training, большие языковые модели (LLMs) или генеративный AI
• Знание контейнеров, оркестрации контейнеров (Kubernetes) и облачно‑нативных распределённых систем

• Опыт в производстве, цепочках поставок или маркетплейс‑окружениях считается плюсом — но любопытство и стремление важнее

Ожидаемый базовый диапазон зарплаты для новых сотрудников на этой позиции составляет $200,000‑$220,000.00 в год + бонус в зависимости от факторов, таких как профессиональные навыки, релевантный опыт и местоположение. Мы также предлагаем конкурентный пакет льгот, включая 401(k) match, медицинскую, стоматологическую и зрительную страховку; страхование жизни и от инвалидности; щедрый оплачиваемый отпуск, включающий отпуск, больничные, плавающие и фиксированные праздничные дни, отпуск по беременности и уходу; EAP, другие ресурсы благополучия; и многое другое. #LI-Hybrid Xometry является работодателем, предоставляющим равные возможности. Все кандидаты будут рассматриваться для трудоустройства без учёта расы, цвета кожи, религии, пола, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, национального происхождения, статуса ветерана или инвалидности. Для ролей в США: Xometry участвует в E-Verify и после принятия предложения о работе предоставит федеральному правительству вашу форму I-9 для подтверждения вашего права работать в США.