JustJoin.IT Hybrydowo Mid

MLOps Specialist / Data Engineer

Awareson Sp. z o.o.

⚲ Warszawa

25 200 - 28 560 PLN netto (B2B)

Wymagania

  • min. 2 lata doświadczenia w MLOps, Machine Learning lub Data Engineering
  • znajomość Azure i ekosystemu Microsoft
  • doświadczenie z Azure ML, Databricks, Fabric, SAS Viya lub podobnymi narzędziami
  • rozumienie procesu deploymentu, monitoringu i zarządzania cyklem życia modeli ML
  • umiejętność samodzielnej analizy technologii i proponowania praktycznych rozwiązań
  • praca hybrydowa: 1 dzień w biurze w Warszawie, 4 dni zdalnie

Opis stanowiska

Wsparcie rozwoju środowisk MLOps i procesów budowy, wdrażania oraz utrzymania modeli ML i silników decyzyjnych. Będziesz projektować i rozwijać środowiska MLOps, automatyzować wdrażanie modeli, rozwijać CI/CD oraz monitorować cykl życia modeli w chmurze (Azure, Fabric, SAS Viya). Uwaga: rola może obejmować zarówno tworzenie nowych architektur, jak i pracę z istniejącymi rozwiązaniami, a także samodzielne analizowanie i proponowanie nowych technologii — warto dopytać o proporcje.

🔍 Dekoder Ogłoszenia

🔴
wesprze rozwój środowisk MLOps oraz procesów związanych z budową, wdrażaniem i utrzymaniem modeli Machine Learning i silników decyzyjnych
Może oznaczać zarówno tworzenie od podstaw, jak i utrzymanie istniejących, potencjalnie niedoskonałych rozwiązań.
🔴
projektowanie i rozwój środowisk MLOps
Może oznaczać zarówno tworzenie nowych architektur, jak i modyfikowanie istniejących, które mogą być nieoptymalne.
🔴
analiza nowych technologii i proponowanie rozwiązań wspierających rozwój platformy
Oczekuje się, że będziesz nie tylko implementować, ale też aktywnie szukać i proponować ulepszenia, co może oznaczać dużą odpowiedzialność.
🟡
min. 2 lata doświadczenia w MLOps, Machine Learning lub Data Engineering
Może oznaczać, że doświadczenie w jednej z tych dziedzin jest wystarczające, nawet jeśli nie masz pełnego profilu MLOps.
🟡
projekt rozwijający nowoczesne rozwiązania MLOps i Machine Learning
Może być to projekt na wczesnym etapie rozwoju, gdzie wiele rzeczy jest jeszcze do zdefiniowania i zbudowania.