Applied Machine Learning Platform Engineer

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Buzz Solutions

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11 - 50 Mitarbeiter

⚡ Energie

🤖 Künstliche Intelligenz

🔐 Sicherheit

Energy • Artificial Intelligence • Security

Buzz Solutions ist ein Unternehmen, das sich auf visuelle Intelligenzlösungen für den Energiesektor spezialisiert hat. Ihre Plattform nutzt künstliche Intelligenz, um Energieanlagen wie Stromleitungen, Verteilnetze und Umspannwerke zu inspizieren, zu warten und abzusichern. Das Unternehmen hat sich das Ziel gesetzt, Energieinfrastrukturen zu modernisieren, indem es Versorgungsteams mit umsetzbarer Intelligenz unterstützt, die betriebliche Abläufe verbessert, die Sicherheit erhöht und das Projektmanagement optimiert. Buzz Solutions ermöglicht zustandsbasierte Wartung, indem es Anomalien und Defekte schnell erkennt, um Ausfälle zu verhindern und die Vegetation während widriger Wetterbedingungen effektiv zu verwalten. Das Unternehmen arbeitet mit großen Versorgungsunternehmen zusammen und bietet Technologien an, die die Inspektionseffizienz verbessern, Wartungskosten senken und die Zuverlässigkeit der Energieversorgung erhöhen.

Beschreibung

• Design, build, and maintain scalable training infrastructure for computer vision workloads • Implement and manage distributed training pipelines (multi-GPU, multi-node) to support large-scale model training and hyperparameter tuning • Build and maintain robust data pipelines for ML development • Design database schemas and storage strategies for managing large training datasets, annotations, and model artifacts • Implement and manage feature stores, data versioning, and experiment tracking to support reliable model iteration • Automate existing analysis workflows • Maintain clear documentation for platform components, data contracts, and deployment processes • Communicate infrastructure decisions, tradeoffs, and system limitations clearly to ML engineers and stakeholders • Conduct thorough code reviews and write integration tests for ML pipelines

🎯 Anforderungen

• 2-4 years of industry experience in platform, backend, data, or MLOps engineering roles • Python proficiency — idiomatic code, type hints, async patterns, packaging, and performance-aware implementation • Strong software engineering fundamentals — testing, code review, API design, component-level system design • Hands-on experience building and operating distributed cloud machine learning infrastructure • Designing and maintaining scalable training infrastructure, managing ML platform reliability, optimizing data pipelines for throughput at scale • Experience with database design and data systems for ML workloads — schema design, query optimization, and storage strategies for large-scale datasets • Excels at workflow orchestration and automation • Solid proficiency in Python and core ML tooling: • Python ecosystem: Pytest, UV, FastAPI, Pydantic • Tooling: Git, Docker, UV • Tracking: MLflow, Weights & Biases, or equivalent • Automation: Github Actions, CI/CD, Prefect or equivalent • Infrastructure: AWS, GCP, Kubernetes, Helm, Terraform or equivalent • Databases: postgres, DynamoDB, Bigtable

🏖️ Vorteile

• Buzz Solutions does not provide Visa sponsorship for work authorizations in the United States at this time