Introdução
O IBM Research assume a responsabilidade pela tecnologia e seu papel na sociedade. Trabalhar no IBM Research significa que você se juntará a uma equipe que inventa o que está por vir na computação, sempre escolhendo o trabalho grande, urgente e inovador que perdura e molda gerações. Nossa paixão pela descoberta e o entusiasmo em definir o futuro da tecnologia é o que constrói nossa forte cultura em torno da solução de problemas para os clientes e da percepção do impacto que você pode causar no mundo real.
O cenário de produtos e tecnologia da IBM inclui Pesquisa, Software e Infraestrutura. Ao entrar nesse domínio, você se posiciona no coração da IBM, onde o crescimento e a inovação prosperam.
Seu papel e responsabilidades
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Você desempenhará uma função crucial no aprimoramento de nossa infraestrutura de aprendizado de máquina. O candidato ideal terá uma base sólida em práticas e ferramentas de DevOps, permitindo a integração e a implantação perfeitas de modelos de aprendizado de máquina. Você será responsável por automatizar fluxos de trabalho, gerenciar pipelines de CI/CD e garantir a confiabilidade e o dimensionamento de nossos aplicativos de ML.
Além de suas habilidades em DevOps, você deve ter um sólido conhecimento dos conceitos de aprendizado de máquina, incluindo técnicas de inferência e benchmarking de IA. Você colaborará estreitamente com pesquisadores e engenheiros de IA para otimizar o desempenho dos testes de modelos e simplificar os processos de implantação. Se você é apaixonado por preencher a lacuna entre o desenvolvimento e as operações no campo em rápida evolução da IA, gostaríamos de ouvir sua opinião.
Todas as vagas são elegíveis para pessoas com deficiência ou reabilitadas.
Profissional Requerido e Conhecimento Técnico
1 - Experiência em DevOps
Proficiência em ferramentas de CI/CD (por exemplo, Jenkins, GitLab CI)
Experiência com conteinerização (Docker, Podman, Kubernetes)
2-Conhecimento de aprendizado de máquina
Familiaridade com estruturas de aprendizado de máquina (por exemplo, TensorFlow, PyTorch)
Experiência com inferência de IA e implantação de modelos LLM
3-Scripting e programação
Proficiência em linguagens de script (por exemplo, Python, Bash)
Experiência com pelo menos uma linguagem de programação (por exemplo, Java, Go, C++)
4-Controle de versão
Proficiência em Git e GitHub para controle de versão e colaboração
5- Inglês Fluente
Profissional Preferencial e Conhecimento Técnico
1-Experiência em LLM (modelo de linguagem grande)
Entendimento das arquiteturas de LLM (por exemplo, GPT, BERT) e suas aplicações
Experiência em ajuste fino e implantação de LLMs na produção
2 - Arquitetura OpenShift
Compreensão dos componentes do OpenShift (por exemplo, nós, pods, serviços, rotas)
3 - Conhecimento do Kubernetes
Familiaridade com os conceitos e as APIs do Kubernetes, já que o OpenShift foi desenvolvido com base no Kubernetes
4-Monitoramento e registro de logs
Familiaridade com ferramentas de monitoramento (por exemplo, Prometheus, Grafana) e sistemas de registro (por exemplo, ELK Stack)
5 - Ferramentas de colaboração
Experiência com metodologias e ferramentas ágeis (por exemplo, Jira, Trello)
6-Habilidades sociais
Grande capacidade de comunicação e trabalho em equipe
Mentalidade de resolução de problemas com atenção aos detalhes