Machine-Learning-Plattformingenieur

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BJAK

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51 - 200 Mitarbeiter

🛍️ eCommerce

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eCommerce • Insurance • Marketplace

BJAK ist ein Online-Fahrzeugversicherungsagent und ein führendes Unternehmen mit MSC-Status in Malaysia, das eine Plattform betreibt, um Versicherungsdienstleistungen von verschiedenen Anbietern für Privatpersonen und Unternehmen bereitzustellen. Die BJAK-Plattform ermöglicht es Nutzern, online basierend auf ihren Bedürfnissen Angebote anzufordern und Zahlungen direkt über die Plattform abzuwickeln. Nutzer können ihre Versicherungsprodukte in nur fünf Minuten auswählen, vergleichen und anpassen, was den Online-Versicherungskauf effizient und benutzerfreundlich macht. BJAK ist bestrebt, seine Plattform kontinuierlich zu verbessern und bietet zusätzliche Dienstleistungen wie Pannenhilfe, Schadensmanagement und exklusive VIP-Vorteile für Nutzer an.

Beschreibung

• Aufbau und Betrieb der ML‑Infrastruktur und Plattformen, die A1s KI‑Produkte antreiben • Entwurf von Systemen für Modelltraining, Evaluierung, Bereitstellung, Inferenz und Experimentierung • Aufbau und Optimierung von Model‑Serving‑ und Inferenzinfrastrukturen für hochdurchsatzfähige und latenzkritische Workloads • Verbesserung der Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Latenz und Kosteneffizienz von KI‑Systemen • Entwicklung von Pipelines für Datenaufbereitung, Training, Evaluierung, Modellfreigabe und kontinuierliche Verbesserung • Entwicklung von Plattformen und Tools, die KI‑Ingenieure und Forscher befähigen, Modelle schneller zu testen, zu evaluieren und bereitzustellen • Aufbau von Evaluations‑ und Benchmarking‑Infrastrukturen zur Messung von Modellqualität, Leistung und Regressionen • Implementierung von Produktions‑Observability, Monitoring, Tracing und Alerting für KI/ML‑Workloads • Erkennung von Engpässen im gesamten ML‑Stack und kontinuierliche Verbesserung der Systemleistung • Zusammenarbeit mit KI‑Ingenieuren, Forschern und Produktteams, um sich entwickelnde Modellanforderungen in produktionsreife Infrastruktur zu überführen • Sicherstellung zuverlässiger Produktions‑Workloads, effizienten Modelltrainings und -deployments, reproduzierbarer ML‑Pipelines, schneller Regressionserkennung, wiederverwendbarer Plattform‑Primitiven und Weiterentwicklung des KI‑Stacks

🎯 Anforderungen

• Fundierte Kenntnisse in Softwareentwicklung und Erfahrung im Aufbau produktiver Systeme • Erfahrung im Aufbau von ML‑Infrastruktur, Plattformen oder produktiven Machine‑Learning‑Systemen • Erfahrung mit Modelldeployment, Inferenz, Evaluierung oder Datenpipelines • Gutes Verständnis verteilter Systeme und Systemzuverlässigkeit • Fähigkeit, sauberen, wartbaren Code in Produktionsqualität zu schreiben • Gute Kenntnisse in Python • Erfahrung mit PyTorch und/oder JAX • Erfahrung mit ML‑Serving‑Infrastrukturen wie vLLM, SGLang oder TensorRT‑LLM • Kenntnisse in Cloud‑Infrastruktur, verteilten Systemen, ML‑/Datenpipelines, Workflow‑Orchestrierung, GPU‑Infrastruktur und Performance‑Tools, Vektor‑Datenbanken sowie Retrieval‑Infrastruktur • Sicheres Arbeiten in unklaren, sich schnell ändernden Umgebungen • Ausgeprägte Eigentümermentalität, Experimentierfreude und Streben nach kontinuierlicher Verbesserung • Professionelle und technische Kommunikation in Englisch