Poszukujemy obecnie osoby na stanowisko: Machine Learning Operations Engineer w zespole AI & Data. Jest to stanowisko dedykowane dla osób chcących brać czynny udział w przenoszeniu tworzonych przez nas rozwiązań Machine Learning na kolejny poziom wtajemniczenia, czyli do postaci w pełni skalowalnych, samomonitorujących i samodoskonalących się narzędzi kompleksowo obsługujących procesy biznesowe naszych klientów.

W naszym zespole stawiamy na samodzielność i zorientowany na efekty tryb pracy, gwarantując jednocześnie wsparcie najlepszych na rynku ekspertów, którzy bez wątpienia przyczynią się również do rozwoju Twojej własnej kariery.

Główne wymagania:

• Praktyczne doświadczenie z pracą w Kubernetes
• Znajomość narzędzi CI/CD dla rozwiązań ML (Kubeflow, MLFlow)
• Bardzo dobra znajomość języka Python lub Java
• Podstawowe zrozumienie zagadnień ML i AI oraz koncepcji MLOps/ModelOps
• 2+ lat doświadczenia w obszarze tworzenia lub operacjonalizacji rozwiązań Data Science/ML/AI
• Znajomość przynajmniej jednej z technologii chmurowych (MS Azure, GCP, AWS)
• Mile widziana znajomość FastAPI/flask/Django
• Silne umiejętności analityczne
• Język angielski na poziomie swobodnej komunikacji

Twoja przyszła rola

W swojej roli będziesz współtworzyć i utrzymywać naszą Platformę Data Science opartą na technologiach Kubeflow i Kubernetes, wraz z szeregiem budowanych przez nas rozwiązań klasy ML i AI. Do Twoich zadań należeć będzie utrzymywanie i administracja klastrami Kubernetes, tworzenie i zarządzanie pipeline’ami w Kubeflow, zarówno na etapie uczenia, jak i produkcyjnego wystawienia modeli. Dodatkowo brać będziesz udział w projektowaniu i budowie dodatkowych komponentów naszej platformy, usprawniających realizację zadań wokół ML-Ops.

Warto również podkreślić, że będziesz mieć okazję udziału w projektach dla największych klientów w Polsce i Europe Zachodniej, z różnych branż, a w szczególności: FSI, Retail, e-commerce, Life Science & Health Care, Telco i wielu innych.

Doświadczenie: 2+ lat