Senior MLOps Engineer / ML Engineer

Lumicode Sp. z o.o. należy do Grupy Pentacomp, która jest producentem rozwiązań informatycznych i dostawcą profesjonalnych usług IT dla dużych przedsiębiorstw i sektora publicznego.

Jako Pentacomp tworzymy rozwiązania IT łączące innowacyjność z latami doświadczeń - a ich mamy całkiem sporo. Istniejemy na rynku prawie 30 lat i możemy pochwalić się wieloma zrealizowanymi projektami.

Aktualnie poszukujemy do projektu Senior MLOps Engineer / ML Engineer - poziom senior.

• Praca zdalna;

• Stawka do 180 pln/h netto + VAT B2B;

• Możliwość skorzystanie z karty sportowej oraz możliwość skorzystania z prywatnej opieki zdrowotnej;

• Praca od zaraz;

• Szybki proces rekrutacyjny.

Wymagania:

• Doświadczenie w obszarze MLOps, ML Engineering lub Data Engineering.

• Bardzo dobra znajomość Python oraz PySpark.

• Doświadczenie w budowie pipeline’ów danych z wykorzystaniem Apache Spark.

• Praktyczna znajomość AWS, w szczególności SageMaker, AWS Lambda oraz narzędzi IaC, np. AWS CDK, Terraform lub CloudFormation.

• Doświadczenie w automatyzacji procesów ML, w tym trenowania, wdrażania, monitorowania i wersjonowania modeli.

• Znajomość procesów ETL/ELT oraz pracy z dużymi wolumenami danych.

• Umiejętność monitorowania modeli ML, jakości danych, driftu oraz wydajności rozwiązań produkcyjnych.

• Znajomość SQL oraz dobrych praktyk modelowania i optymalizacji danych.

• Język angielski min. B2

Zakres obowiązków:

• Wdrażanie i utrzymywanie pełnego cyklu życia modeli ML, w tym automatyzacja trenowania, wdrażania i wersjonowania modeli.

• Budowa oraz rozwój komponentów MLOps, takich jak Feature Store, narzędzia do śledzenia eksperymentów oraz rejestry modeli.

• Tworzenie i utrzymywanie pipeline’ów CI/CD/CT zapewniających powtarzalne wdrożenia produkcyjne.

• Budowa wysoko wolumenowych pipeline’ów do ingestii i przetwarzania danych z wykorzystaniem Apache Spark oraz Python/PySpark.

• Implementacja modeli danych oraz optymalizacja przetwarzania pod kątem niskolatencyjnej inferencji i wydajnych analiz.

• Monitorowanie driftu modeli, jakości danych oraz opóźnień systemowych.

• Zapewnienie wersjonowania danych, kodu i artefaktów w celu zachowania odtwarzalności rozwiązań.