ML Ops Infrastructure Engineer

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 4 Monaten

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $160.000 - $220.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

👷 IT-Infrastrukturingenieur

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 33%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Deepgram

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2015

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

📦 Logistik

💰 €47.000.000 Series B im 2022-11

Consulting • Healthcare • Logistics

Deepgram ist ein führendes Voice-AI-Unternehmen, das leistungsstarke APIs für Speech-to-Text, Text-to-Speech und Language-Understanding-Anwendungen bereitstellt. Die Plattform ermöglicht es Entwicklerinnen und Entwicklern, anspruchsvolle Voice-AI-Lösungen für Use Cases wie Contact Center, medizinische Transkription, Conversational AI und mehr zu entwickeln. Bekannt für unübertroffene Genauigkeit, Geschwindigkeit und Kosteneffizienz genießt die Technologie von Deepgram das Vertrauen führender Unternehmen und Start-ups weltweit. Mit Echtzeit- und hochgenauer Transkription hilft Deepgram Unternehmen, Erkenntnisse aus Sprachdaten zu gewinnen – ein unverzichtbares Werkzeug, um Sprachinteraktionen zu transformieren.

Beschreibung

• Design and build CI/CD pipelines specifically tailored for ML model development, validation, and deployment • Architect and maintain model deployment pipelines that move models from research environments through staging to production with confidence • Build A/B testing infrastructure that enables controlled rollouts of new models and measures real-world performance impact • Implement comprehensive monitoring for model performance in production -- accuracy metrics, latency, drift detection, and regression alerts • Develop automated retraining pipelines that trigger on data changes, performance degradation, or scheduled cadences • Create and maintain build and test environments that mirror production, giving researchers high-fidelity feedback before deployment • Establish model versioning, artifact management, and rollback capabilities to ensure safe and reproducible deployments • Collaborate with research engineers to define and enforce model quality gates before production promotion • Build observability dashboards that give the team real-time insight into model health across all environments • Optimize model serving infrastructure for latency, throughput, and cost efficiency

🎯 Anforderungen

• 4+ years of experience in MLOps, DevOps, or infrastructure engineering with a focus on ML systems • Strong proficiency in Python and experience building automation and tooling for ML workflows • Deep experience with CI/CD systems and building pipelines for software and model delivery • Hands-on experience with Docker and Kubernetes for containerized workload management • Practical experience deploying and serving ML models in production environments • Familiarity with model evaluation, validation, and quality assurance processes • Understanding of monitoring and observability principles as applied to ML systems • Strong problem-solving skills and a bias toward automation over manual processes

🏖️ Vorteile

• Medical, dental, vision benefits • Annual wellness stipend • Mental health support • Life, STD, LTD Income Insurance Plans • Unlimited PTO • Generous paid parental leave • Flexible schedule • 12 Paid US company holidays • Quarterly personal productivity stipend • One-time stipend for home office upgrades • 401(k) plan with company match • Tax Savings Programs • Learning / Education stipend • Participation in talks and conferences • Employee Resource Groups • AI enablement workshops / sessions