MLOps, ML Platform Engineer

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 1 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $170 000 - $200 000 / an

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🏗️ Ingénieur Plateforme

👻 Score fantôme 2%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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SumerSports

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11 - 50 employés

Fondée en 2022

⚽ Sports

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

Sports • Artificial Intelligence • SaaS

SumerSports est une entreprise d'analyse sportive et de technologie alimentée par l'IA, spécialisée dans le football américain (NFL et NCAA). En combinant plus de 500 ans d'expérience en NFL avec l'apprentissage automatique, SumerSports propose des produits tels que SūmerBrain pour la récupération de films et les données multi-couches, SūmerLive pour le suivi des matchs, SūmerNFL et SūmerNCAA pour la construction de listes et l'optimisation des équipes, ainsi qu'une plateforme de métriques vérifiées par les joueurs et d'exposition des talents. L'entreprise produit des guides de draft, des contenus guidés par l'analyse avec d'anciens scouts et membres du Hall of Fame, ainsi que des outils qui servent les joueurs, les équipes et les fans pour améliorer le scouting, les décisions de roster et l'évaluation des performances.

Description

• Design and operate ML infrastructure for data, training, serving, and inference systems • Implement reproducible training and evaluation pipelines with versioning, scheduling, and artifact tracking • Tune GPU and CPU workloads, manage clusters, and optimize compute costs through rightsizing, spot scheduling, and caching • Operate production APIs for low-latency inference with autoscaling, blue-green or canary rollouts, and rollback safety • Define and own SLOs; instrument pipelines and services to track latency, cost, drift, and data quality • Manage IAM, secrets, and container security • Automate deployment pipelines through CI/CD and infrastructure as code • Partner with research scientists and AI engineers to deliver models from experiment to production • Build templates, runbooks, and internal tooling to make ML workflows repeatable, safe, and fast

🎯 Exigences

• 4+ years of experience in ML platform, DevOps, or infrastructure engineering • Deep knowledge of Kubernetes, CI/CD, containers, and cloud infrastructure (AWS, GCP, or Azure) • Hands-on experience managing GPU clusters and training/inference pipelines • Familiarity with data orchestration and storage formats (Delta, Parquet, Polars, Spark) • Proven ability to ship and operate production ML systems with SLOs • Strong Python skills and comfort with infrastructure as code and automation • Experience with observability and cost optimization at scale • Experience with real-time or low-latency model serving (REST, gRPC) • Exposure to model registry and promotion workflows • Familiarity with data quality, lineage, and curation pipelines • Background in sports analytics or other high-volume data domains • Experience integrating LLM workflows or evaluation pipelines

🏖️ Avantages

• Competitive Salary and Bonus Plan • Comprehensive health insurance plan • Retirement savings plan (401k) with company match • Remote working environment • A flexible, unlimited time off policy • Generous paid holiday schedule - 13 in total including Monday after the Super Bowl • Annual performance bonus • Benefits and/or other applicable incentive compensation plans

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