NoFluffJobs Stacjonarnie Mid

MLOps Specialist

apreel Sp. z o.o.

⚲ Warszawa

30 240 - 33 600 PLN (B2B)

Wymagania

  • wykształcenie wyższe z zakresu data science, ekonometrii, statystyki, matematyki, fizyki lub pokrewnych
  • min. 2 lata doświadczenia w obszarze MLOps, Machine Learning lub Data Engineering
  • znajomość środowisk chmurowych Azure i ekosystemu Microsoft
  • umiejętność programowania w Pythonie
  • znajomość Git oraz procesów CI/CD
  • styczność z SAS VIYA, Azure ML, Databricks, Fabric lub podobnymi platformami analitycznymi
  • rozumienie deploymentu, monitoringu i zarządzania cyklem życia modeli
  • praca hybrydowa — Warszawa/Wola, 1 dzień w tygodniu w biurze

Opis stanowiska

MLOps Specialist wspierający zespół projektowy w budowie silników decyzyjnych i modeli prognostycznych oraz wytworzeniu mechanizmów MLOps na platformie Azure. Realnie projektujesz i rozwijasz środowiska MLOps, tworzysz procesy CI/CD dla wdrożeń ML oraz integrujesz środowiska on-prem z chmurą. To oferta dla osoby z doświadczeniem w MLOps/ML/Data Engineering, która czuje się swobodnie w ekosystemie Microsoft i lubi analizować nowe technologie. Uwaga: rola łączy zadania MLOps, Data Scientist i Data Engineer, a wymaganie 'min. 2 lata' oraz 'miała styczność z SAS VIYA, Azure ML, Databricks, Fabric' sugeruje, że realnie może być potrzebne znacznie głębsze doświadczenie niż deklarowane minimum.

🔍 Dekoder Ogłoszenia

🔴
MLOps Specialist /Data Scientist /Data Engineer
Rola może wymagać wykonywania zadań z wielu obszarów, co sugeruje szeroki zakres obowiązków zamiast wąskiej specjalizacji.
🔴
wsparci e prac zespołu projektowego MLOps w opracowaniu procesów związanych z budową silników decyzyjnych i modeli prognostycznych, wraz z wytworzeniem mechanizmów MLOps na platformie chmurowej.
Może oznaczać, że będziesz głównie wspierać istniejący zespół, a nie samodzielnie projektować i wdrażać kluczowe rozwiązania od podstaw.
🔴
Minimum 2 letnie doświadczenie w obszarze MLOps, Machine Learning lub Data Engineering.
Choć podane jest minimum, w praktyce często oczekuje się znacznie więcej doświadczenia, zwłaszcza jeśli firma szuka specjalisty.
🔴
Miała styczność z SAS VIYA, Azure ML, Databricks, Fabric lub podobnymi platformami analitycznymi.
Określenie 'miała styczność' jest bardzo ogólne i może oznaczać jedynie pobieżne zapoznanie się z narzędziem, a nie faktyczne, głębokie doświadczenie.
🔴
Potrafi samodzielnie analizować nowe technologie i proponować ich zastosowanie biznesowe.
Może oznaczać, że będziesz odpowiedzialny za research i propozycje, ale faktyczne wdrożenie i odpowiedzialność za te nowe technologie spadnie na kogoś innego.