Membro da Equipe Técnica | Plataforma de Inferência

Vaga não está no LinkedIn

🔥 8 minutos atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

🖥 Engenheiro de Software

👻 Score fantasma 12%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

Candidatar-se

Encontrar Vagas Remotas Similares

Configurar Alerta de Email para Novas Vagas

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

Enviar Currículo

avra

SiteLinkedInTodas as Vagas

1 - 10 funcionários

💼 Consultoria

💸 Finanças

🤝 B2B

Consulting • Finance • B2B

Criamos a avra com um objetivo claro: capacitar fundadores de startups em estágio de crescimento com o alicerce adequado para escalar suas empresas após a rodada Series A.

Descrição

• Ser responsável pelos ambientes de execução de modelos na equipe de Platform • Evoluir o Sophos, runtime de inferência online e em batch baseado em Kubernetes • Executar inferências batch de grande escala em jobs efêmeros usando controle de admissão multidimensional por meio do Kueue • Desenvolver e ampliar o controller do Sophos e os recursos customizados do Kubernetes • Otimizar engines de inferência de modelos e o processamento de features usando operações vetorizadas e colunares • Servir grafos e dados de forma eficiente a partir de armazenamento baseado em Lance • Ser responsável por jobs de treinamento, pós-treinamento e fine-tuning na nuvem da Avra e nos dataplanes dos clientes • Conduzir autoscaling, serving de GPUs, otimização de performance e de custos, com telemetria para cada modelo • Resolver problemas de dimensionamento determinístico de jobs, checkpointing e recuperação, criptografia e isolamento de clientes, resiliência a arquivos de entrada e profiling automático • Alcançar 99,9% de disponibilidade de serving, baixa latência de inferência online, alto throughput de batch, custos otimizados, utilização eficiente de GPUs e conclusão confiável de jobs

🎯 Requisitos

• Experiência executando model serving ou computação batch de grande escala em Kubernetes • Experiência desenvolvendo controllers ou operators do Kubernetes • Habilidade para realizar profiling e otimizar pipelines Python com uso intensivo de dados • Sólida visão sobre eficiência de custos e de computação • Experiência com código em qualidade de produção e code review • Disposição para operar aquilo que você desenvolve • Diferencial: experiência em produção com Ray, Ray Serve ou KubeRay • Diferencial: experiência com Kueue ou outros sistemas de batch scheduling e controle de admissão • Diferencial: experiência com GPU serving e otimização de performance • Diferencial: experiência com Arrow, Parquet, Lance ou outros formatos colunares • Diferencial: experiência entregando software para Kubernetes hospedado pelos clientes • Diferencial: experiência com GCP/AWS, GKE/EKS e em serviços financeiros ou ambientes regulados