Senior Machine Learning Engineer – AI Foundations

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 6 mois

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🤖 Ingénieur IA

🇬🇧 Parrain de Visa de Travailleur Qualifié UK

Cette entreprise a parrainé des visas de Travailleur Qualifié du Royaume-Uni par le passé.

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⚡ Énergie

Consulting • Logistics • Energy

Kraken est une plateforme technologique innovante conçue pour le secteur de l’énergie, proposant une solution end-to-end qui automatise et optimise la chaîne d’approvisionnement énergétique. Elle gère plus de 60 millions de comptes clients et s’intègre à diverses sources d’énergie, notamment l’éolien offshore et des batteries grid-scale. Kraken aide les acteurs de l’énergie à améliorer l’efficacité opérationnelle, le service client et le développement de produits innovants, tout en contribuant à la transition vers un système énergétique décentralisé et décarboné.

Description

• Build and maintain the foundational AI gateways and inference services used across Kraken to provide reliable and efficient access to ML and generative AI models. • Architect and evolve internal evaluation tooling and monitoring frameworks that allow teams to measure the performance, quality, and safety of their systems at scale. • Act as a technical mentor by teaching software engineers and ML specialists how to adopt foundational capabilities, ensuring AI is easy to use and integrated into everyday development. • Create and maintain high-quality documentation, internal guidance, and technical standards to help teams understand when and how to use AI effectively. • Continuously improve Kraken's approach to AI enablement by balancing speed, cost, and quality within the infrastructure you manage.

🎯 Exigences

• ~3 years of professional experience as a Machine Learning Engineer or similar applied ML role. • Strong Python skills and experience with common ML libraries and frameworks. • Practical experience taking ML models from development into production. • Good understanding of software engineering fundamentals (version control, testing, CI/CD etc). • Experience working with cloud infrastructure and data pipelines. • An ability to explain ML concepts clearly to non-ML engineers. • A bias towards action, learning quickly, and improving systems over time. • Prior experience building internal platforms or shared tooling. • Exposure to MLOps practices, including model monitoring, evaluation, and deployment automation. • Familiarity with considerations regarding data privacy, security, or responsible AI.

🏖️ Avantages

• Health insurance • Paid time off • Flexible work arrangements • Professional development