Lead MLOps Engineer – AWS SageMaker
SQUARE ONE RESOURCES sp. z o.o.
⚲ Warszawa
180 - 240 zł net (+ VAT)
Wymagania
- 5+ lat doświadczenia w Machine Learning Engineering, MLOps lub pokrewnej roli
- udokumentowane doświadczenie w wdrażaniu, utrzymaniu i eksploatacji produkcyjnych systemów ML
- ekspercki poziom Pythona i znajomość ekosystemu data science
- komercyjne doświadczenie z AWS SageMaker (kluczowy wymóg)
- praktyczne doświadczenie z MLflow (experiment tracking, model management)
- doświadczenie z GitLab CI/CD i budowaniem zautomatyzowanych pipeline'ów ML/CI/CD
- doświadczenie z co najmniej jednym frameworkiem deep learning (PyTorch lub TensorFlow)
- doświadczenie w zapewnianiu przywództwa technicznego i mentoringu dla Data Scientists, Data Engineers lub Software Engineers
Opis stanowiska
Prowadzenie ewolucji architektonicznej globalnie wdrożonego systemu rekomendacji oraz definiowanie strategii i standardów MLOps w całym cyklu życia ML. Będziesz budować i optymalizować pipeline'y CI/CD w GitLab, rozwijać workflow ML pod automatyzację, skalowalność i reprodukowalność oraz korzystać z MLflow. Oferta dla doświadczonego inżyniera MLOps (5+ lat), który obejmie pełną odpowiedzialność za systemy produkcyjne ML od pierwszego dnia — wysokie oczekiwania i realny wpływ na architekturę.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Strong track record of deploying, operating, and maintaining production machine learning systems
Wysokie oczekiwania — od pierwszego dnia pełna odpowiedzialność za systemy produkcyjne ML