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Remote
6 Monate
40 Stunden
Start: 3. Februar 2025
Deadline: 3. Februar 2025

KS-003531

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KS-003531

Leistungsbeschreibung

In dem Bestreben, die Entwicklungsgeschwindigkeit, Qualität und Wartbarkeit zu verbessern, bauen wir eine Reihe von wiederverwendbaren Komponenten auf, die im Kontext von Data Science & AI eingesetzt werden können.

Das ultimative Ziel ist es, Datenwissenschaftler in die Lage zu versetzen, ohne ML-Ingenieure zu arbeiten und dabei die besten technischen und Sicherheitsverfahren zu befolgen.

Wir folgen dem GitOps-Prinzip, so dass die meisten unserer Komponenten aus Vorlagen bestehen, die die Infrastruktur und Pipelines durch CI/CD einrichten.

Wir pflegen auch wiederverwendbare Docker-Images und Python-Bibliotheken, die häufig in den Vorlagen verwendet werden.

Einige Beispiele für Komponenten:

  • Automatisierte Dateneingabe, einschließlich Versionierung, Validierung gegenüber den Erwartungen, Überprüfung der Datenabweichung
  • ML-Lebenszyklus: von Experimenten zu Vorhersagen über Pipelines die auf Kubernetes (Argo-Workflows) und DVC laufen
  • Dokumentieren in Markdown und Veröffentlichen schöner Webseiten mit mkdocs
  • Einrichten von Python-Paketen, einschließlich CI/CD mit Pre-Commit-Prüfungen, Tests, Integration mit SonarQube, Build und Bereitstellung

Wir erweitern ständig die Grenzen unserer Arbeit, um mit den besten Praktiken auf dem Laufenden zu bleiben, und in einigen Fällen sind wir sogar Vorreiter in diesem Bereich.

Wann immer möglich, bevorzugen wir Open-Source-Lösungen.

Anforderungen

  • Sie werden ein Team von 7 ML-Ingenieuren beraten, die in erster Linie in einem Unterteam von 3 Personen arbeiten, das sich der Entwicklung und Wartung wiederverwendbarer Komponenten widmet. (Das verbleibende Team konzentriert sich auf die Wartung der zugrunde liegenden Infrastruktur, wie Kubernetes und Argo-Workflows)
  • Tragen Sie aktiv zum Aufbau des Agile-Teams bei und seien Sie aufgeschlossen gegenüber Prozessen, die für Sie neu sind
  • Entwickeln Sie neue Komponenten, wie in der Projektbeschreibung beschrieben, einschließlich automatisierter Dateneingabe, ML-Lebenszyklusmanagement und Dokumentationswerkzeuge. Verbesserung bestehender Komponenten durch Hinzufügen neuer Funktionen und Verbesserungen
  • Unterstützung der Benutzer (in erster Linie Datenwissenschaftler und andere ML-Ingenieure) durch Behebung von Problemen, Beantwortung von Anfragen und Sicherstellung der effektiven Nutzung der entwickelten Komponenten
  • Selbstständiges Vorantreiben der Entwicklung und kontinuierlichen Verbesserung von Komponenten und proaktives Erkennen von Bereichen, die verbessert werden müssen
  • Mitwirkung an der Erstellung und Pflege einer umfassenden Benutzer- und Entwicklerdokumentation, um die Benutzerfreundlichkeit und Akzeptanz der Komponenten zu gewährleisten
  • Teilnahme an Peer-Reviews von Code und Dokumentation zur Aufrechterhaltung hoher Qualitätsstandards und des Wissensaustauschs innerhalb des Teams
  • Entwerfen und Implementieren umfassender Testsuiten, um die Zuverlässigkeit, Robustheit und hohe Qualität aller Komponenten zu gewährleisten und konsistente Standards über den gesamten Entwicklungszyklus hinweg aufrechtzuerhalten

TDD and DevOps practices are second nature to you.

Tools:

  • GitLab CI/CD
  • Python
  • Kubernetes
  • Argo Workflows
  • Argo CD
  • jinja2 and copier
  • terraform

Über den Auftraggeber

Start: ASAP

Ende: 31.07.2025 + Option auf Verlängerung

Remote: 900h

Auslastung:100%