Platform Engineer

🕒 vor 13 Tagen

🌽 Illinois – Remote

🌽 Illinois – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🔴 Experte

🏗️ Plattformingenieur

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Warum dieser Wert:

• Seit 14 Tagen offen.
• Stellen bei diesem Unternehmen werden meist in 38 Tagen besetzt.
• Kein Gehalt angegeben.

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Quantiphi

WebsiteLinkedInAlle Stellen

1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 2013

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

📦 Logistik

💰 Series A im 2019-12

Consulting • Healthcare • Logistics

Quantiphi ist ein führendes, AI-orientiertes Digital-Engineering-Unternehmen, das auf ein Jahrzehnt Branchenerfahrung zurückgreift, um Unternehmen durch skalierbare, sichere und anpassungsfähige KI-Lösungen zu stärken. Durch die Integration modernster Technologie mit realen Anwendungen transformiert Quantiphi Organisationen in verschiedenen Sektoren, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Bildung und Einzelhandel. Ihre Dienstleistungen reichen von KI-Anwendungen über Datenanalyse, Modernisierung von Cloud-Infrastrukturen bis hin zu maßgeschneiderten KI-Implementierungen. Quantiphi arbeitet mit Technologie-Giganten wie AWS, Google Cloud, NVIDIA und anderen zusammen, um die Einführung von KI zu fördern und transformative Möglichkeiten für Unternehmen zu schaffen.

Beschreibung

• Architect and implement the MLOps strategy for the program, aligning with the project proposal and delivery roadmap • Design and own enterprise-grade ML/LLM pipelines covering model training, validation, deployment, versioning, monitoring, and CI/CD automation using GCP-native services • Build container-oriented ML platforms with a GKE-first approach while evaluating Kubeflow, Vertex AI, MLflow, Airflow, and similar orchestration tools • Implement hybrid MLOps and LLMOps workflows, including prompt/version governance, evaluation frameworks, and monitoring for LLM-based systems within GCP • Serve as a technical authority across internal and customer projects, contributing architectural patterns, best practices, and reusable GCP frameworks • Enable observability, monitoring, drift detection, lineage tracking, and auditability across ML/LLM systems • Collaborate with data engineering, platform, DevOps, and client stakeholders to deliver production-ready ML solutions on Google Cloud • Ensure solutions adhere to security, governance, and compliance expectations • Conduct architecture reviews, troubleshoot complex ML system issues, and guide implementation across cloud-native ML platforms on GCP • Mentor engineers and provide guidance on modern MLOps tools, Vertex AI capabilities, and best practices

🎯 Anforderungen

• 10+ years working in ML/AI platform engineering or AI/MLOps roles with strong architecture exposure • Strong expertise in the Google Cloud (GCP) native AI/ML stack, including Vertex AI, Google Kubernetes Engine (GKE), Cloud Functions, AutoML, Vertex AI Pipelines, BigQuery ML, API Gateway, and CI/CD (Cloud Build/Cloud Deploy or equivalent) • Hands-on experience with MLOps tools including MLflow, Kubeflow, Vertex AI Pipelines, Airflow, BentoML, KServe, and Seldon • Deep understanding of model lifecycle management • Experience implementing or supporting LLMOps pipelines, including prompt versioning, evaluation metrics, and automation frameworks • Deep understanding of the ML lifecycle, including data ingestion, feature engineering, training, evaluation, model packaging, CI/CD, drift detection, monitoring, and governance • Strong experience with Google Cloud's Vertex AI platform, including Pipelines, Feature Store, Model Registry, and Model Monitoring • Experience implementing ML CI/CD pipelines • Strong SQL and data transformation experience using Snowflake, Databricks, and Spark • Experience with feature engineering pipelines and Feature Store management • Understanding of lineage tracking, metadata tracking, and reproducibility • Hands-on experience with Vertex AI Foundation Models, OpenAI, Anthropic, or Llama models • Experience with Cloud Monitoring, Vertex AI Model Monitoring, Prometheus, and Grafana • Strong foundation in Python and cloud-native development patterns • Solid understanding of security best practices, Cloud IAM, secrets management, and artifact governance • Work location requirement: Chicago, IL or surrounding states • Willingness to travel up to 30%

🏖️ Vorteile

• Exposure to working with Fortune 500 companies and innovative market disruptors • Exposure to the latest technologies related to artificial intelligence and machine learning, data and cloud • Opportunity to be part of an AI-first digital transformation and engineering company • Leadership opportunity within an energetic team • Travel opportunities up to 30%

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

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