MLOps Engineer
Nasz Klient to organizacja realizująca zaawansowane projekty z obszaru danych, sztucznej inteligencji oraz automatyzacji procesów biznesowych.
Projekt koncentruje się na budowie i rozwoju skalowalnych środowisk ML, automatyzacji procesów związanych z cyklem życia modeli oraz wdrażaniu nowoczesnych praktyk MLOps w środowisku chmurowym. W ramach współpracy możliwy będzie udział w rozwoju platformy wspierającej tworzenie, wdrażanie i utrzymanie rozwiązań opartych o Machine Learning.
Do realizacji projektu poszukujemy osoby do współpracy w obszarze MLOps. Zakres współpracy obejmuje współtworzenie architektury środowiska ML, rozwój procesów automatyzacji oraz standardów technologicznych wykorzystywanych w organizacji.
📍 TRYB PRACY:
100% zdalnie
🧑💻 CZYM BĘDZIESZ SIĘ ZAJMOWAĆ?
Projektowaniem i wdrażaniem kompleksowych procesów MLOps w środowisku Azure, z wykorzystaniem Azure ML, AKS, ACR oraz Azure Data Lake
Budowaniem i rozwijaniem skalowalnych środowisk dla modeli ML z wykorzystaniem Docker oraz Kubernetes
Automatyzacją procesów trenowania, walidacji i wdrażania modeli poprzez rozwiązania CI/CD
Integracją narzędzi wspierających orkiestrację i zarządzanie cyklem życia modeli, takich jak MLflow, Kubeflow czy Airflow
Zarządzaniem wersjonowaniem modeli, eksperymentami oraz rejestrami modeli
Implementacją monitoringu modeli, jakości danych, wydajności inferencji oraz mechanizmów wykrywania driftu
Projektowaniem, wdrażaniem i rozwojem rozwiązań IaC z wykorzystaniem Terraform, Bicep lub ARM Templates
Wdrażaniem dobrych praktyk związanych z bezpieczeństwem, jakością oraz zgodnością środowisk ML
🔍 CZEGO OD CIEBIE OCZEKUJEMY?
Must have:
Praktyczne doświadczenie w obszarze MLOps lub budowy środowisk produkcyjnych dla rozwiązań ML
Bardzo dobra znajomość Azure ML, AKS, Docker oraz Kubernetes
Doświadczenie w budowie i utrzymaniu pipeline’ów ML oraz procesów CI/CD
Znajomość narzędzi takich jak MLflow, Kubeflow lub Airflow
Praktyczne doświadczenie z rozwiązaniami IaC, w szczególności Terraform, Bicep lub ARM Templates
Dobra znajomość zagadnień związanych z cyklem życia modeli ML, wersjonowaniem, monitoringiem oraz wykrywaniem driftu
Umiejętność automatyzacji procesów oraz podejście skoncentrowane na jakości, powtarzalności i skalowalności rozwiązań
Komunikatywna znajomość języka angielskiego
Nice to have:
Doświadczenie w projektach z dużymi środowiskami danych i platformami AI
Znajomość dobrych praktyk związanych z bezpieczeństwem modeli, API oraz danych
Doświadczenie w projektowaniu architektury środowisk ML w chmurze
Certyfikaty związane z Azure lub obszarem Data & AI
🤝 DLACZEGO WARTO?
🚀 Realny wpływ na architekturę środowiska ML oraz kierunek rozwoju rozwiązań MLOps
🌍 Współpraca z doświadczonymi ekspertami z obszaru Data, AI i Cloud
📈 Udział w strategicznym projekcie wykorzystującym nowoczesne technologie związane z Machine Learning
🛠️ Możliwość realizacji rozwiązań z wykorzystaniem nowoczesnego stacku technologicznego opartego o Azure, AKS, Docker, Kubernetes, MLflow i Terraform
⚡ Praca w zwinnym środowisku z krótkimi ścieżkami decyzyjnymi i dużą autonomią działania
Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia! Skontaktujemy się z wybranymi osobami.
TQLO Sp. z o.o. – Agencja Zatrudnienia (nr KRAZ 33580)

TQLO SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
TQLO to dynamicznie rozwijająca się firma specjalizująca się w rekrutacji IT oraz outsourcingu usług technologicznych. Działa na polskim rynku, dostarczając lokalnie wykwalifikowanych inżynierów, którzy pomagają klientom...MLOps Engineer
MLOps Engineer