Ingeniero de Plataformas de IA

Keysight está a la vanguardia de la innovación tecnológica, ofreciendo avances e información de confianza en diseño electrónico, simulación, prototipado, pruebas, fabricación y optimización. Nuestros ~16.800 empleados crean soluciones de clase mundial en los mercados de comunicaciones, 5G, automoción, energía, cuántica, aeroespacial, defensa y semiconductores para clientes en más de 100 países. Obtenga más información sobre lo que hacemos.

Nuestra galardonada cultura adopta una visión audaz de hacia dónde puede llevarnos la tecnología y una pasión por abordar problemas desafiantes con soluciones pioneras en la industria. Creemos que cuando las personas sienten un sentido de pertenencia, pueden ser más creativas, innovadoras y prosperar en todos los puntos de sus carreras.

Estamos buscando un "Artificial Intelligence (AI) Platform Engineer" para unirse a nuestro equipo de producto líder en la industria de gestión de datos y propiedad intelectual (IP), con el fin de construir la infraestructura de "Machine Learning Operations" (MLOps) que impulsa "SOS AI", nuestra plataforma de gestión del ciclo de vida de la IA que integra flujos de trabajo de "Electronic Design Automation" (EDA) e IA/ML.

• Diseñar, construir y operar la plataforma "SOS AI": los servicios de orquestación, seguimiento, mensajería y aplicaciones que ejecutan el ciclo de vida de IA/ML "on-premises".
• Construir la orquestación de experimentos como flujos de trabajo versionados y reproducibles, con contexto de ejecución, dependencias de tareas, seguimiento de la ejecución y una reproducción ("replay") fiable.
• Implementar registros de activos ("asset registries") y linaje de extremo a extremo para que cada modelo, conjunto de datos y resultado sea rastreable hasta las entradas, parámetros y versión del flujo de trabajo exactos que lo produjeron.
• Empaquetar y desplegar la plataforma como un sistema autónomo que funcione de forma fiable en los entornos de los clientes sin depender de servicios externos.
• Integrar la plataforma con los flujos de trabajo de ingeniería y EDA para que los datos fluyan limpiamente entre las herramientas y el sustrato de experimentación.
• Responsabilizarse de la fiabilidad y el rendimiento de la plataforma: observabilidad, escalabilidad, rutas de actualización y herramientas operativas para los servicios de "backend".
• Establecer el control de acceso, pistas de auditoría y garantías de reproducibilidad adecuados para datos de ingeniería sensibles a la propiedad intelectual (IP).
• Colaborar con ingenieros de ML, producto y clientes para transformar las necesidades de los flujos de trabajo de IA/ML en capacidades duraderas de la plataforma.