ML Ops Lead

🕒 vor 1 Monat

🌐 Vereinigte Staaten, Kanada – Remote

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote 🇨🇦 Kanada – Remote

💵 $195.000 - $220.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 Machine-Learning-Entwickler

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FutureFit AI

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

🤖 Künstliche Intelligenz

🤝 B2B

☁️ SaaS

💰 Seed Round im 2022-03

Artificial Intelligence • B2B • SaaS

FutureFit AI arbeitet mit Fortune-500-Unternehmen, Regierungen und Organisationen zur Entwicklung von Arbeitskräften zusammen, um ein KI-gestütztes Tool bereitzustellen, das als GPS fungiert und Arbeitnehmern bei der Bewältigung von Karriereübergängen hilft. Es unterstützt sie von der Karriereplanung über Umschulungen bis hin zur Arbeitsplatzvermittlung. FutureFit AI nutzt über 350 Millionen globale Talentprofile, aktuelle Arbeitsmarktdaten und Projektionen sowie eigene Algorithmen, um die Fähigkeiten von Einzelpersonen zu identifizieren, mögliche Karrierewege zu empfehlen und einen personalisierten Plan aus Lernprogrammen, Karriereunterstützungsressourcen und Coachings zu erstellen, um erfolgreiche Berufsergebnisse zu erzielen. Die Arbeit von FutureFit AI beim Einsatz von KI zur Unterstützung von Umschulungsmaßnahmen und beim Neugestalten von Entlassungen durch externe Qualifikation wurde anerkannt und von Medien wie dem Wall Street Journal, dem Weltwirtschaftsforum, der US-Regierung, der britischen Regierung und Nesta berichtet.

Beschreibung

• Evaluate current pipelines, data architecture, and ML workflows, producing a prioritized, opinionated plan for what needs to change and why • Design data and ML systems anchored in customer needs and built to last • Rebuild and harden pipelines, upgrade data architecture, and ship fixes directly • Raise the bar on observability, reliability, and data quality, establishing patterns and practices for the team.

🎯 Anforderungen

• Staff or principal-level experience in MLOps, data engineering, or ML platform/infrastructure • A track record of walking into complex, fast-grown systems, diagnosing the real problems, and materially improving them • Strong systems design ability: you can translate customer and product needs into durable, scalable architecture • Genuinely hands-on: you are as comfortable in the codebase implementing the fix as you are in the design doc • Deep experience building and operating production data pipelines and ML workflows at scale • Fluency with the modern data and ML stack and the cloud infrastructure it runs on.

🏖️ Vorteile

• Potential to convert to full-time role • Hybrid schedule available in NYC or Toronto