MLOps Engineer
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- min. 3 lata doświadczenia na stanowisku MLOps Engineer, DevOps Engineer, Machine Learning Engineer lub podobnym
- doświadczenie w budowaniu i utrzymywaniu potoków CI/CD
- znajomość zagadnień monitorowania, logowania i zapewniania niezawodności systemów
- dobra znajomość języka angielskiego (praca z dokumentacją techniczną i komunikacja w środowisku międzynarodowym)
Mile widziane
- doświadczenie w produkcyjnym wdrażaniu modeli uczenia maszynowego
- znajomość Terraform, Helm, Airflow lub podobnych narzędzi
- doświadczenie w pracy z systemami GPU i rozwiązaniami wspierającymi trenowanie modeli
- znajomość praktyk Data Governance, bezpieczeństwa danych i zgodności regulacyjnej
Opis stanowiska
Ness Solution szuka MLOps Engineera, który zajmie się projektowaniem i utrzymaniem procesów wspierających cykl życia modeli ML w produkcji — automatyzacją trenowania, wdrażania i monitorowania modeli oraz budową potoków CI/CD. Będziesz współpracować z zespołami Data Science, Data Engineering i IT, zarządzać infrastrukturą chmurową w podejściu Infrastructure as Code i dbać o skalowalność oraz optymalizację kosztów rozwiązań AI. To oferta dla osoby z min. 3-letnim doświadczeniem w MLOps/DevOps/ML Engineering, która swobodnie porusza się w Dockerze, Kubernetesie i jednej z chmur oraz pracuje z MLflow lub Kubeflow. Uwaga: w opisie pojawia się fraza 'stabilność infrastruktury' — warto dopytać na rozmowie, czy nie oznacza to, że obecne środowiska wymagają naprawy i uporządkowania.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
efektywne dostarczanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji
Ogólne sformułowanie marketingowe bez konkretów — nie precyzuje, co oznacza 'efektywne' ani jakie są mierniki sukcesu.
🔴
stabilność infrastruktury
Może sugerować, że obecna infrastruktura ma problemy ze stabilnością i nowa osoba będzie musiała je naprawiać.