Текст заказа
Machine Learning Engineer
Компания: TQLO SP. Z O.O.
Город: Warszawa
Удалённо
Nasz Klient to międzynarodowa organizacja rozwijająca nowoczesne rozwiązania technologiczne wykorzystujące Machine Learning do analizy danych, automatyzacji procesów oraz wspierania decyzji biznesowych. Projekt koncentruje się na rozwoju i wdrażaniu modeli Machine Learning w środowisku chmurowym Azure. Zakres współpracy obejmuje tworzenie skalowalnych rozwiązań ML, automatyzację procesów związanych z cyklem życia modeli oraz rozwój infrastruktury MLOps. Do realizacji projektu poszukujemy osoby do współpracy w roli Machine Learning Engineer, która posiada doświadczenie w Pythonie, technologiach Azure oraz wdrażaniu i utrzymywaniu modeli Machine Learning w środowisku produkcyjnym. Tryb Współpracy: 100% zdalnie Dostępność: Poszukujemy osób dostępnych od zaraz lub z maksymalnie 1-miesięczną dostępnością CZYM BĘDZIESZ SIĘ ZAJMOWAĆ? Projektowaniem i rozwijaniem rozwiązań Machine Learning wykorzystywanych w systemach produkcyjnych Przygotowywaniem i optymalizowaniem procesów związanych z trenowaniem, walidacją oraz wdrażaniem modeli Automatyzacją cyklu życia modeli ML, od przygotowania danych po monitoring ich działania Rozwijaniem infrastruktury umożliwiającej niezawodne i powtarzalne wdrażanie rozwiązań ML Budowaniem procesów zapewniających odpowiednią jakość, wydajność i skalowalność modeli Monitorowaniem skuteczności modeli oraz identyfikowaniem zmian wpływających na ich jakość Projektowaniem mechanizmów integracji modeli z istniejącymi aplikacjami i usługami Optymalizowaniem procesów przetwarzania danych wykorzystywanych w rozwiązaniach ML Rozwijaniem standardów związanych z wersjonowaniem, testowaniem i utrzymywaniem modeli Analizowaniem problemów technicznych oraz proponowaniem usprawnień zwiększających stabilność rozwiązań Współpracą z zespołami Data Science, Data Engineering i Software Engineering przy rozwijaniu rozwiązań opartych na Machine Learning CZEGO OD CIEBIE OCZEKUJEMY? Must have: Minimum 3 lata komercyjnego doświadczenia w obszarze Machine Learning Engineering lub MLOps Bardzo dobra znajomość Python oraz doświadczenie w tworzeniu produkcyjnych rozwiązań ML Praktyczne doświadczenie z platformą Azure, w szczególności usługami wykorzystywanymi do rozwoju i wdrażania modeli Machine Learning Znajomość Azure Machine Learning oraz procesów związanych z trenowaniem, rejestrowaniem i wdrażaniem modeli Doświadczenie w projektowaniu i rozwijaniu procesów MLOps Umiejętność automatyzacji pipeline'ów ML oraz zarządzania cyklem życia modeli Znajomość procesów CI/CD w kontekście wdrażania rozwiązań Machine Learning Doświadczenie w konteneryzacji aplikacji i modeli z wykorzystaniem Docker Dobre rozumienie metod Machine Learning, sposobów ewaluacji modeli oraz metryk jakości Doświadczenie w przygotowywaniu i przetwarzaniu danych wykorzystywanych do trenowania modeli Znajomość zasad wersjonowania modeli, eksperymentów oraz artefaktów ML Umiejętność monitorowania modeli produkcyjnych oraz identyfikowania problemów związanych z ich wydajnością i jakością Dobre rozumienie zasad projektowania skalowalnych i niezawodnych rozwiązań chmurowych Umiejętność samodzielnego analizowania problemów technicznych i proponowania odpowiednich rozwiązań Nice to have: Znajomość Kubernetes oraz wdrażania modeli w środowiskach kontenerowych Doświadczenie z MLflow Znajomość PyTorch, TensorFlow lub scikit-learn Doświadczenie z Terraform lub innymi narzędziami Infrastructure as Code Znajomość Azure DevOps lub GitHub Actions Doświadczenie w monitorowaniu data drift i model drift Znajomość rozwiązań GenAI oraz wdrażania modeli LLM w środowisku chmurowym DLACZEGO WARTO? Udział w projekcie rozwijającym produkcyjne rozwiązania Machine Learning w środowisku Azure Rozwój i automatyzacja procesów MLOps obejmujących cały cykl życia modeli Złożone zagadnienia związane ze skalowalnością, monitoringiem i niezawodnością rozwiązań ML Udział w kształtowaniu standardów wdrażania, testowania i utrzymywania modeli Machine Learning Projekt łączący kompetencje z obszaru Python, Machine Learning i Cloud Engineering Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia! Skontaktujemy się z wybranymi osobami. TQLO Sp. z o.o. – Agencja Zatrudnienia (nr KRAZ 33580)