Vertex AI / ML Engineer
⚲ Warszawa
210–270 zł netto (+ VAT) / godz.
Wymagania
- Google Cloud Platform
- Vertex AI
- Python
- Kubeflow
- MLflow
- TensorFlow
- PyTorch
Opis stanowiska
Nasze wymagania:
Poparte doświadczeniem kompetencje w budowaniu i operacjonalizacji modeli ML na platformie Google Cloud (ze szczególnym uwzględnieniem Vertex AI).
Bardzo dobra znajomość języka Python oraz wiodących bibliotek machine learningowych (TensorFlow lub PyTorch).
Praktyczna wiedza z zakresu MLOps oraz narzędzi do orkiestracji i zarządzania cyklem życia modeli (Kubeflow, MLflow).
Doświadczenie w pracy z BigQuery ML oraz architekturą Feature Store.
Znajomość oraz chęć rozwoju w obszarze implementacji i dostrajania modeli GenAI (Generative AI).
Samodzielność w rozwiązywaniu problemów inżynieryjnych oraz nastawienie na dostarczanie realnej wartości biznesowej w projekcie.
O projekcie:
Dla naszego klienta, firmy realizującej zaawansowane projekty technologiczne, poszukujemy doświadczonej osoby do roli Vertex AI / ML Engineer.
Osoba zaangażowana w ten projekt będzie odpowiedzialna za budowanie i wdrażanie rozwiązań AI/ML w środowisku Google Cloud z wykorzystaniem platformy Vertex AI, pipeline'ów ML oraz modeli GenAI, a także za ich integrację z aplikacjami i danymi biznesowymi.
Stack technologiczny:
• Platforma AI (GCP): Vertex AI (Pipelines, Workbench, Model Registry), BigQuery ML, Feature Store.
• Frameworki & Języki: Python, TensorFlow, PyTorch.
• MLOps & Orkiestracja: Kubeflow, MLflow.
Zakres obowiązków:
Projektowanie, budowanie i produkcyjne wdrażanie systemów sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego w chmurze GCP.
Tworzenie i optymalizacja potoków przetwarzania danych oraz modeli (ML Pipelines).
Integracja zaawansowanych modeli AI (w tym GenAI) z istniejącymi aplikacjami oraz systemami biznesowymi klienta.
Zarządzanie cyklem życia modeli (MLOps) – od eksperymentów, przez wersjonowanie, aż po monitoring ich działania na produkcji.
Efektywne wykorzystanie zasobów danych i platform analitycznych w celach predykcyjnych.
Oferujemy:
Wynagrodzenie: Stawkę godzinową na poziomie 210 - 270 PLN netto + VAT na kontrakcie B2B (ostateczna oferta uzależniona od poziomu kompetencji).
Model działań: W pełni zdalny projekt z elastycznymi godzinami zaangażowania.
Rozwój: Udział w innowacyjnym przedsięwzięciu opartym o najnowocześniejsze technologie sztucznej inteligencji.
Stabilność: Długofalowa współpraca i jasne, partnerskie warunki kontraktowe.
Poparte doświadczeniem kompetencje w budowaniu i operacjonalizacji modeli ML na platformie Google Cloud (ze szczególnym uwzględnieniem Vertex AI).
Bardzo dobra znajomość języka Python oraz wiodących bibliotek machine learningowych (TensorFlow lub PyTorch).
Praktyczna wiedza z zakresu MLOps oraz narzędzi do orkiestracji i zarządzania cyklem życia modeli (Kubeflow, MLflow).
Doświadczenie w pracy z BigQuery ML oraz architekturą Feature Store.
Znajomość oraz chęć rozwoju w obszarze implementacji i dostrajania modeli GenAI (Generative AI).
Samodzielność w rozwiązywaniu problemów inżynieryjnych oraz nastawienie na dostarczanie realnej wartości biznesowej w projekcie.
O projekcie:
Dla naszego klienta, firmy realizującej zaawansowane projekty technologiczne, poszukujemy doświadczonej osoby do roli Vertex AI / ML Engineer.
Osoba zaangażowana w ten projekt będzie odpowiedzialna za budowanie i wdrażanie rozwiązań AI/ML w środowisku Google Cloud z wykorzystaniem platformy Vertex AI, pipeline'ów ML oraz modeli GenAI, a także za ich integrację z aplikacjami i danymi biznesowymi.
Stack technologiczny:
• Platforma AI (GCP): Vertex AI (Pipelines, Workbench, Model Registry), BigQuery ML, Feature Store.
• Frameworki & Języki: Python, TensorFlow, PyTorch.
• MLOps & Orkiestracja: Kubeflow, MLflow.
Zakres obowiązków:
Projektowanie, budowanie i produkcyjne wdrażanie systemów sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego w chmurze GCP.
Tworzenie i optymalizacja potoków przetwarzania danych oraz modeli (ML Pipelines).
Integracja zaawansowanych modeli AI (w tym GenAI) z istniejącymi aplikacjami oraz systemami biznesowymi klienta.
Zarządzanie cyklem życia modeli (MLOps) – od eksperymentów, przez wersjonowanie, aż po monitoring ich działania na produkcji.
Efektywne wykorzystanie zasobów danych i platform analitycznych w celach predykcyjnych.
Oferujemy:
Wynagrodzenie: Stawkę godzinową na poziomie 210 - 270 PLN netto + VAT na kontrakcie B2B (ostateczna oferta uzależniona od poziomu kompetencji).
Model działań: W pełni zdalny projekt z elastycznymi godzinami zaangażowania.
Rozwój: Udział w innowacyjnym przedsięwzięciu opartym o najnowocześniejsze technologie sztucznej inteligencji.
Stabilność: Długofalowa współpraca i jasne, partnerskie warunki kontraktowe.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Poparte doświadczeniem kompetencje w budowaniu i operacjonalizacji modeli ML na platformie Google Cloud (ze szczególnym uwzględnieniem Vertex AI).
Oczekuje się, że kandydat będzie potrafił nie tylko tworzyć modele, ale także wdrażać je do produkcji i zarządzać nimi w chmurze GCP, co może wymagać szerszego zakresu umiejętności niż tylko samo modelowanie.
🔴
Samodzielność w rozwiązywaniu problemów inżynieryjnych oraz nastawienie na dostarczanie realnej wartości biznesowej w projekcie.
Może oznaczać, że zespół jest mały i oczekuje się od kandydata przejmowania inicjatywy i rozwiązywania problemów bez ciągłego nadzoru, a także skupienia na celach biznesowych, co może oznaczać presję na wyniki.
🔴
Znajomość oraz chęć rozwoju w obszarze implementacji i dostrajania modeli GenAI (Generative AI).
Chociaż brzmi to jak szansa na rozwój, może również oznaczać, że firma dopiero zaczyna przygodę z GenAI i kandydat będzie musiał dużo eksperymentować i uczyć się w trakcie pracy, a niekoniecznie wykorzystywać istniejące, ugruntowane rozwiązania.
🔴
Projektowanie, budowanie i produkcyjne wdrażanie systemów sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego w chmurze GCP.
Zakres obowiązków jest szeroki i obejmuje cały cykl życia projektu AI/ML, od koncepcji po produkcję, co może oznaczać dużą odpowiedzialność i potrzebę wszechstronności.