MLOps Engineer with Azure
⚲ Warsaw
21 840 - 23 520 PLN (B2B)
Wymagania
- Azure
- MLOps
- Python
- Databricks
- SQL
- Git
Opis stanowiska
O projekcie:
Dla naszego klienta z branży FMCG poszukujemy osoby na stanowisko MLOps Engineer, która dołączy do zespołu odpowiedzialnego za rozwój oraz utrzymanie platformy Machine Learning i rozwiązań data science w środowisku chmurowym Azure.
Wymagania:
Nasze wymagania
- Doświadczenie w obszarze MLOps / ML
Engineering
- Bardzo dobra znajomość: Python,
Azure, Databricks, SQL, Git
- Doświadczenie w produkcyjnym
wdrażaniu modeli ML
- Znajomość CI/CD oraz praktyk DevOps
- Doświadczenie w budowie pipeline’ów
ML i data pipelines
- Dobra znajomość lifecycle’u projektów
data science
- Komunikatywny język angielski (min.
B2)
Mile widziane
- Streamlit
/ Dash / Shiny
- Snowpark
- Konfiguracja zasobów Azure pod
rozwiązania data/ML
- Doświadczenie
mentoringowe
Znajomość Agile / Scrum / Kanban
Codzienne zadania:
- Budowa, rozwój i utrzymanie środowiska MLOps w chmurze Azure
- Produkcyjne wdrażanie oraz skalowanie modeli ML
- Tworzenie i rozwój pipeline’ów ML oraz data pipelines
- Współpraca z Data Scientistami, Data Engineerami oraz analitykami
- Implementacja CI/CD oraz dobrych praktyk DevOps dla projektów ML
- Monitoring, troubleshooting oraz incident management dla pipeline’ów ML
- Optymalizacja wydajności i stabilności rozwiązań ML
- Standaryzacja procesów związanych z eksperymentami, deploymentem i zarządzaniem modelami
- Wsparcie zespołu w zakresie najlepszych praktyk MLOps
Dla naszego klienta z branży FMCG poszukujemy osoby na stanowisko MLOps Engineer, która dołączy do zespołu odpowiedzialnego za rozwój oraz utrzymanie platformy Machine Learning i rozwiązań data science w środowisku chmurowym Azure.
Wymagania:
Nasze wymagania
- Doświadczenie w obszarze MLOps / ML
Engineering
- Bardzo dobra znajomość: Python,
Azure, Databricks, SQL, Git
- Doświadczenie w produkcyjnym
wdrażaniu modeli ML
- Znajomość CI/CD oraz praktyk DevOps
- Doświadczenie w budowie pipeline’ów
ML i data pipelines
- Dobra znajomość lifecycle’u projektów
data science
- Komunikatywny język angielski (min.
B2)
Mile widziane
- Streamlit
/ Dash / Shiny
- Snowpark
- Konfiguracja zasobów Azure pod
rozwiązania data/ML
- Doświadczenie
mentoringowe
Znajomość Agile / Scrum / Kanban
Codzienne zadania:
- Budowa, rozwój i utrzymanie środowiska MLOps w chmurze Azure
- Produkcyjne wdrażanie oraz skalowanie modeli ML
- Tworzenie i rozwój pipeline’ów ML oraz data pipelines
- Współpraca z Data Scientistami, Data Engineerami oraz analitykami
- Implementacja CI/CD oraz dobrych praktyk DevOps dla projektów ML
- Monitoring, troubleshooting oraz incident management dla pipeline’ów ML
- Optymalizacja wydajności i stabilności rozwiązań ML
- Standaryzacja procesów związanych z eksperymentami, deploymentem i zarządzaniem modelami
- Wsparcie zespołu w zakresie najlepszych praktyk MLOps
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Doświadczenie w obszarze MLOps / ML Engineering
Może oznaczać zarówno głębokie zrozumienie procesów MLOps, jak i jedynie powierzchowne zapoznanie się z tematem.
🔴
Doświadczenie w produkcyjnym wdrażaniu modeli ML
Może oznaczać wdrożenie jednego prostego modelu, a nie złożonych, skalowalnych rozwiązań.
🔴
Znajomość CI/CD oraz praktyk DevOps
Może oznaczać znajomość narzędzi, ale bez faktycznego doświadczenia w ich implementacji w kontekście ML.
🔴
Dobra znajomość lifecycle’u projektów data science
Może oznaczać znajomość teoretyczną, a nie praktyczne doświadczenie w zarządzaniu całym cyklem życia projektu ML.
🔴
Wsparcie zespołu w zakresie najlepszych praktyk MLOps
Może oznaczać rolę mentora lub jedynie pomoc w podstawowych kwestiach technicznych.