Senior ML Ops Engineer

🕒 vor 3 Monaten

🦌 Connecticut, New Jersey, +1 weitere Bundesländer – Remote

🦌 Connecticut – Remote 🏖️ New Jersey – Remote ⚔️ Virginia – Remote

💵 $95.300 - $158.800 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 Machine-Learning-Entwickler

Jetzt Bewerben

Ähnliche Remote-Jobs finden

E-Mail-Benachrichtigung für neue Jobs einrichten

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

Lebenslauf hochladen

RELX

WebsiteLinkedInAlle Stellen

10.000+ Mitarbeiter

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

🛡️ Versicherung

Consulting • Healthcare • Insurance

RELX ist ein globaler Anbieter von informationsbasierten Analysen und Entscheidungstools für professionelle und geschäftliche Kunden. Das Unternehmen konzentriert sich darauf, seinen Kunden zu ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen, Ergebnisse zu verbessern und die Produktivität durch den Einsatz fortschrittlicher Technologie und Daten zu steigern. RELX bedient verschiedene Sektoren, darunter Risiko, Wissenschaft, Technik & Medizin, Recht und Ausstellungen, indem es spezialisierte Informations- und Analysetools anbietet, die kritische Entscheidungen erleichtern. Das Unternehmen ist der Unternehmensverantwortung verpflichtet und liefert gesellschaftlichen Nutzen durch seine Produkte, indem es zum wissenschaftlichen Fortschritt, zur rechtlichen Gerechtigkeit und zu effektiven Markttransaktionen beiträgt.

Beschreibung

• Automate and orchestrate machine learning workflows across major cloud and AI platforms (AWS, Azure, Databricks, and foundation model APIs such as OpenAI). • Maintain and version model registries and artifact stores to ensure reproducibility and governance. • Develop and manage CI/CD for ML, including automated data validation, model testing, and deployment. • Implement ML Engineering solutions using popular MLOps platforms such as AWS SageMaker, MLflow, Azure ML. • Scale end-end custom Sagemaker pipelines. • Design and implement the engineering components of GAR+RAG systems (e.g., query interpretation and reflection, chunking, embeddings, hybrid retrieval, semantic search), manage prompt libraries, guardrails and structured output for LLMs hosted on Bedrock/SageMaker or self-hosted. • Design and implement ML pipelines that utilize Elasticsearch/OpenSearch/Solr, vector DBs, and graph DBs. • Build evaluation pipelines: offline IR metrics (NDCG, MAP, MRR), LLM quality metrics (faithfulness, grounding), and A/B testing. • Optimize infrastructure costs through monitoring, scaling strategies, and efficient resource utilization. • Stay current with the latest GAI research, NLP and RAG and apply the state-of-the-art in our experiments and systems. • Partner with Subject-Matter Experts, Product Managers, Data Scientists and Responsible AI experts to translate business problems into data science solutions. • Collaborate and interface with Operations Engineers who deploy and run production infrastructure.

🎯 Anforderungen

• Current experience in ML Engineering, MLOps platforms, shipping ML or search/GenAI systems to production. • Strong Python, Java, and/or Scala experience will be considered a plus. • Hands-on experience with major cloud vendor solutions (AWS, Azure and/or Google) • Experience with Search/vector/graph technologies (e.g., Elasticsearch / OpenSearch / Solr / Neo4j). • Experience in evaluating LLM models. • A strong understanding of the Data Science Life Cycle including feature engineering, model training, and evaluation metrics. • Background in health technology and/or medical content workflows is preferred. • Familiarity with ML frameworks, e.g., PyTorch, TensorFlow, PySpark. • Experience with large-scale data processing systems, e.g., Spark. • Experience with statistical analysis, machine learning theory and natural language processing.

🏖️ Vorteile

• Country specific benefits • Annual incentive bonus