MLOps Specialist
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- wykształcenie wyższe z zakresu Data Science, ekonometrii, statystyki, matematyki, fizyki lub dziedzin pokrewnych
- minimum 2 lata doświadczenia w obszarze MLOps, Machine Learning lub Data Engineering
- doświadczenie lub praktyczna styczność z przynajmniej jednym z rozwiązań: SAS Viya, Azure Machine Learning, Databricks, Microsoft Fabric lub podobną platformą analityczną
- znajomość zagadnień deploymentu, monitoringu oraz zarządzania pełnym cyklem życia modeli ML
- umiejętność samodzielnej analizy nowych technologii i oceny możliwości ich praktycznego wykorzystania
- umiejętność łączenia perspektywy technologicznej z potrzebami biznesowymi
- praca hybrydowa: 1 dzień w tygodniu w biurze w Warszawie, 4 dni zdalnie
Opis stanowiska
Będziesz wspierać zespół MLOps lidera polskiego rynku ubezpieczeń przy budowie silników decyzyjnych i modeli prognostycznych oraz tworzeniu środowiska MLOps na platformie chmurowej — od przygotowania rozwiązania, przez deployment, po monitoring i utrzymanie pełnego cyklu życia modeli. W praktyce oznacza to projektowanie i rozwijanie procesów CI/CD, automatyzację wdrożeń oraz integrację środowisk on-premise z chmurą, z użyciem Azure, Microsoft Fabric, SAS Viya i Databricks. To oferta dla osoby, która swobodnie łączy perspektywę technologiczną z potrzebami biznesowymi i potrafi samodzielnie ocenić przydatność nowych technologii. Szczera uwaga: sformułowania o 'rozwoju nowoczesnych rozwiązań' i 'tworzeniu mechanizmów MLOps' mogą w praktyce oznaczać składanie spójnego środowiska z istniejących narzędzi i pracę nad rozwiązaniami, które niekoniecznie powstają od zera.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
Dołącz do zespołu technologicznego lidera polskiego rynku ubezpieczeń
Praca w dużej, stabilnej firmie, która może mieć swoje biurokratyczne procedury i wolniejsze tempo zmian.
🔴
pracuj przy rozwoju nowoczesnych rozwiązań wykorzystujących Machine Learning, AI oraz technologie chmurowe
Może oznaczać pracę nad istniejącymi, być może już nieco przestarzałymi rozwiązaniami, a niekoniecznie tworzenie czegoś od zera.
🟡
wesprze zespół MLOps w projektowaniu i rozwijaniu procesów
Twoja rola może polegać głównie na usprawnianiu istniejących procesów, a nie na wprowadzaniu rewolucyjnych zmian.
🔴
Ważnym elementem roli będzie również tworzenie mechanizmów MLOps na platformie chmurowej, automatyzacja procesów oraz rozwój środowiska wspierającego pełny cykl życia modeli Machine Learning.
Może to oznaczać, że będziesz musiał "poskładać" istniejące narzędzia i usługi, aby stworzyć spójne środowisko MLOps, a niekoniecznie budować je od podstaw.
🟡
umiejętność łączenia perspektywy technologicznej z potrzebami biznesowymi
Oczekuje się, że będziesz w stanie "przetłumaczyć" skomplikowane zagadnienia techniczne na język zrozumiały dla osób nietechnicznych i wpływać na decyzje biznesowe.