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Développeur(se) senior en Apprentissage automatique, Intelligence des actifs

Оценка ИИ

Исключительная вакансия в компании-единороге с отличным финансированием, работой над передовыми технологиями (LLM, IoT) и значительным пакетом опционов.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
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Сложность вакансии

ЛегкоСложно
Оценка ИИ

Высокая сложность обусловлена требованием более 7 лет опыта, глубокой экспертизы в LLM и временных рядах, а также необходимостью совмещать навыки архитектора и лидера команды.

Анализ зарплаты

Медиана140 000 $
Рынок120 000 $ – 180 000 $
Оценка ИИ

Зарплата в объявлении не указана, но для Senior ML ролей в Канаде (Монреаль/Торонто) рыночный диапазон составляет 150-200 тысяч CAD плюс значительные бонусы и опционы. Учитывая статус единорога и недавний раунд инвестиций, предложение MaintainX, скорее всего, находится на верхней границе рынка.

Сопроводительное письмо

Dear Hiring Team at MaintainX,

I am writing to express my strong interest in the Senior Machine Learning Engineer position. With over 7 years of experience in applied AI and a deep expertise in PyTorch and MLOps, I have a proven track record of moving beyond prototypes to deploy scalable production systems. My background in time-series modeling and anomaly detection aligns perfectly with your mission to transform industrial asset management through predictive maintenance.

I am particularly drawn to MaintainX's recent Series D funding and your ambitious roadmap involving LLMs and agentic workflows. Having led technical architectures and mentored engineering teams in previous roles, I am confident in my ability to drive the Asset Intelligence initiatives. I look forward to the possibility of contributing to a platform that empowers the global frontline workforce with cutting-edge AI solutions.

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Описание вакансии

MaintainX est la première plateforme mobile au monde dédiée à la gestion des actifs et des tâches dans les environnements industriels et de première ligne. Nous proposons une solution moderne, basée sur l'IoT et le cloud, qui facilite la maintenance, la sécurité et l'exploitation des équipements et installations physiques.

Nous aidons plus de 12 000 organisations, dont Duracell, Univar Solutions, Titan America, McDonald's, Brenntag, Cintas, Xylem et Shell, à atteindre l'excellence opérationnelle et la fiabilité à grande échelle.

À la suite de notre série D de 150 millions de dollars menée par Bain Capital Ventures, Bessemer Ventures, August Capital, Amity Ventures et Ridge Ventures, MaintainX a levé un total de 254 millions de dollars, valorisant la société à 2,5 milliards de dollars.

Alors que nous entrons dans notre prochaine phase de croissance, nous investissons massivement dans l'IA/ML, les LLM et l'IoT industriel afin de transformer le mode de fonctionnement des équipes de première ligne, en prédisant les pannes avant qu'elles ne se produisent, en automatisant les flux de travail et en intégrant l'intelligence dans chaque actif et chaque procédure.

Le poste

Nous recherchons un ingénieur senior en apprentissage automatique appliqué hautement qualifié et motivé pour orienter la direction technique et l'architecture de nos initiatives en matière de maintenance prédictive et d'intelligence des actifs.

Vous combinerez une expertise approfondie en apprentissage automatique avec de solides compétences en génie logiciel et en leadership. Vous encadrerez des ingénieurs, développerez des systèmes et piloterez la feuille de route pour l'intelligence de maintenance basée sur l'IA sur des milliers de sites industriels.

Ce poste se situe à la croisée de l'architecture d'apprentissage automatique, des systèmes de données IoT et de l'impact des produits, et constitue le fondement de la stratégie d'IA prédictive et générative de MaintainX.

Ce que vous ferez:

  • Diriger la direction technique pour la maintenance prédictive, la détection des anomalies et l'intelligence alimentée par LLM dans tous les produits MaintainX.
  • Concevoir des systèmes ML de bout en bout, de l'ingestion des données et de l'ingénierie des fonctionnalités à la formation, au déploiement et à la surveillance des modèles.
  • Encadrer une équipe croissante d'ingénieurs ML et de données, en inculquant les meilleures pratiques en matière d'expérimentation, d'évaluation et de gestion du cycle de vie des modèles.
  • Collaborer avec les responsables des produits et de l'ingénierie afin d'aligner la feuille de route de l'IA sur les besoins des clients et les objectifs commerciaux.
  • Concevoir des boucles de données et de rétroaction fiables qui relient la télémétrie des clients et les commentaires des opérateurs au réentraînement des modèles.
  • Optimiser les performances grâce à des techniques telles que la quantification, la distillation et le service d'inférence évolutif.
  • Travailler avec des frameworks LLM (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face) pour créer des systèmes de raisonnement et des flux de travail agentifs pour l'intelligence des actifs et du travail.
  • S'assurer que l'infrastructure ML répond aux normes de production en matière de latence, de fiabilité, d'explicabilité et de sécurité.

À propos de vous:

  • Plus de 7 ans d'expérience dans le domaine du machine learning, de la science des données ou de l'IA appliquée.
  • Expertise en Python et excellente maîtrise de PyTorch, TensorFlow et des piles ML cloud (AWS, Databricks ou similaires).
  • Expérience avérée dans le déploiement à grande échelle de systèmes ML de production, et pas seulement de prototypes.
  • Solide expérience en LLM, modélisation de séries chronologiques et détection d'anomalies pour les données du monde réel.
  • Capacité avérée à diriger les décisions architecturales, à encadrer les ingénieurs et à collaborer avec les équipes chargées des produits, des données et des plateformes.
  • Connaissance des outils MLOps (Docker, Kubernetes, Weights & Biases, MLflow, SageMaker).
  • Diplôme de deuxième cycle (master/doctorat) en informatique, apprentissage automatique ou dans un domaine connexe préféré.

Une attention particulière est accordée aux candidats présentant les caractéristiques suivantes:

  • Expérience avec l'OCR pour l'extraction de données structurées à partir de documents.
  • Expérience dans la modélisation de séries chronologiques pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
  • Connaissance des systèmes IoT industriels (capteurs, télémétrie, edge computing).
  • Expérience dans l'application de l'apprentissage par renforcement ou des architectures agentuelles pour les systèmes de prise de décision et de contrôle.
  • Contributions à des frameworks ML open source ou à la recherche dans les domaines de la fiabilité, de l'explicabilité ou des jumeaux numériques.

Quels sont les avantages pour vous?:

  • Un salaire compétitif et des opportunités d'équité significatives.
  • Couverture des soins de santé, des soins dentaires et de la vue.
  • Programme d'inscription 401(k) / RRSP.
  • Prenez les congés dont vous avez besoin.
  • Une culture du travail :
  • Vous travaillerez avec des personnes intelligentes, humbles et optimistes à travers le monde.
  • Un environnement méritocratique où les idées et les résultats sont publiquement célébrés.

Qui sommes-nous:

Notre raison d'être est de faciliter la vie des équipes de première ligne et de maintenance en développant des logiciels qui répondent à leurs besoins concrets. Notre produit transforme la manière dont 80 % de la main-d'œuvre mondiale (celle qui ne travaille pas derrière un bureau) gère ses opérations, ses actifs et ses équipes.

MaintainX s'engage à créer un environnement diversifié. Tous les candidats qualifiés seront pris en considération pour un emploi sans considération de race, de couleur, de religion, de sexe, d'identité ou d'expression de genre, d'orientation sexuelle, d'origine nationale, de génétique, d'invalidité, d'âge ou de statut d'ancien combattant.

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Навыки

  • Python
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • AWS
  • Databricks
  • Docker
  • Kubernetes
  • MLflow
  • SageMaker
  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Hugging Face
  • OCR
  • Reinforcement Learning
  • Time Series Analysis
  • Anomaly Detection
  • MLOps

Возможные вопросы на собеседовании

Вакансия предполагает работу с промышленными данными для прогнозирования поломок.

Расскажите о вашем опыте работы с временными рядами и обнаружением аномалий в зашумленных данных датчиков.

Компания активно внедряет LLM в свои продукты.

Как бы вы спроектировали агентную систему на базе LLM для автоматизации рабочих процессов технического обслуживания?

Роль требует вывода моделей в продакшн на тысячи объектов.

Опишите ваш подход к построению MLOps пайплайнов для обеспечения масштабируемости и низкой задержки (latency) при инференсе.

Позиция подразумевает лидерство и наставничество.

Как вы подходите к принятию архитектурных решений в ML-проектах и как разрешаете технические споры внутри команды?

Упоминается работа с OCR для извлечения данных.

Какие методы вы использовали для извлечения структурированной информации из неструктурированных промышленных документов?

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