Machine Learning Engineer

Nasze wymagania: Minimum 4 lata doświadczenia w projektach ML wdrażanych produkcyjnie. Bardzo dobra znajomość Python oraz frameworków ML/DL (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn). Doświadczenie z narzędziami MLOps (MLflow, Kubeflow, TFX lub podobne). Praktyczna znajomość CI/CD (Jenkins, GitLab CI, CircleCI). Doświadczenie z platformami chmurowymi (AWS, GCP lub Azure). Znajomość Dockera i Kubernetes. Umiejętność projektowania skalowalnych, odpornych rozwiązań. Bardzo dobra komunikacja i umiejętność współpracy w środowisku rozproszonym. O projekcie: Dla naszego Klienta poszukujemy doświadczonej osoby w roli Machine Learning Engineer do projektu obejmującego budowę, wdrażanie oraz skalowanie modeli AI/ML w środowisku produkcyjnym. Rola koncentruje się na rozwoju procesów MLOps, automatyzacji pipeline’ów oraz zapewnieniu stabilności i wydajności rozwiązań w środowisku chmurowym. Zakres obowiązków: Projektowanie i utrzymanie end-to-end pipeline’ów MLOps. Wdrażanie modeli ML do środowisk produkcyjnych. Budowa infrastruktury do trenowania, walidacji, monitoringu i retrainingu modeli. Implementacja procesów CI/CD dla modeli AI/ML. Konteneryzacja i orkiestracja środowisk (Docker, Kubernetes). Współpraca z zespołami Data Science oraz Software Engineering. Optymalizacja wydajności, skalowalności i bezpieczeństwa rozwiązań. Dokumentowanie standardów i dobrych praktyk technicznych. Oferujemy: Współpracę B2B. Współpracę w modelu 100% zdalnym. Udział w projekcie o wysokim poziomie technologicznym (AI/ML). Realny wpływ na architekturę i standardy MLOps. Długofalową współpracę w stabilnym środowisku projektowym.