Machine Learning Engineer

Quick Facts

• Łączenie kompetencji MLOps i Data Engineering

Description

Będziesz odpowiadać za rozwój i automatyzację procesów związanych z cyklem życia modeli Machine Learning, wykorzystując SAS Viya oraz usługi Microsoft Azure. Rola obejmuje budowę pipeline’ów danych i ML, wdrażanie modeli, automatyzację procesów CI/CD oraz monitoring i utrzymanie rozwiązań działających produkcyjnie. Dodatkowo będziesz projektować i implementować procesy na platformach chmurowych i analitycznych oraz integrować środowiska on-prem z cloud.

Responsibilities

• Projektowanie, budowa i rozwój środowisk MLOps wspierających wdrażanie, automatyzację oraz utrzymanie modeli Machine Learning i silników decyzyjnych
• Opracowywanie, wdrażanie i monitorowanie procesów związanych z pełnym cyklem życia modeli analitycznych
• Tworzenie, rozwój i utrzymanie procesów CI/CD oraz automatyzacji wdrożeń rozwiązań ML zgodnie z dobrymi praktykami DevOps i MLOps
• Projektowanie i implementacja procesów na platformach chmurowych i analitycznych (Azure, Fabric, SAS Viya) na potrzeby zespołu MLOps
• Analiza potrzeb rozwojowych platformy oraz projektowanie i wdrażanie rozwiązań usprawniających procesy budowy silników decyzyjnych, modeli predykcyjnych oraz integrujących środowiska on-prem z cloud
• Analiza nowych technologii i usług chmurowych oraz rekomendowanie ich zastosowania w architekturze rozwiązań Machine Learning i AI

Requirements

• Minimum 2 lata doświadczenia w obszarze MLOps lub Data Engineering i praca z rozwiązaniami Machine Learning
• Znajomość Microsoft Azure i usług wykorzystywanych w rozwiązaniach Data/ML, w szczególności Azure Machine Learning
• Bardzo dobra znajomość Python i wykorzystanie go do automatyzacji, przetwarzania danych oraz pracy z rozwiązaniami ML
• Doświadczenie z SAS Viya lub Databricks, w szczególności w kontekście rozwiązań Data/ML
• Doświadczenie z CI/CD oraz automatyzacją procesów wdrażania modeli i komponentów platformy
• Umiejętność monitorowania działania procesów i modeli, diagnozowania problemów oraz dbania o stabilność rozwiązań produkcyjnych

Benefits

• Współpraca w oparciu o kontrakt B2B
• Praca hybrydowa: 1x tydzień z biura w Warszawie
• Profesjonalny proces rekrutacyjny – feedback niezależnie od decyzji