Senior MLOps Engineer
ITFS
Rola Senior MLOps Engineera w firmie ITFS, realizowana w ramach projektu dla klienta z branży bankowej. Kandydat będzie odpowiedzialny za zarządzanie całym cyklem życia modeli uczenia maszynowego, wdrażanie zasad MLOps, budowę potoków przetwarzania Big Data oraz współpracę z interdyscyplinarnymi zespołami. Praca w modelu hybrydowym z możliwością pracy z biur w Warszawie, Gdańsku lub Gdyni.
Brakuje: dokładny opis projektu bankowego, dla którego realizowane są zadania., wielkość zespołu, z którym będzie współpracował kandydat..
Rola Senior MLOps Engineera w firmie ITFS, realizowana w ramach projektu dla klienta z branży bankowej. Kandydat będzie odpowiedzialny za zarządzanie całym cyklem życia modeli uczenia maszynowego, wdrażanie zasad MLOps, budowę potoków przetwarzania Big Data oraz współpracę z interdyscyplinarnymi zespołami. Praca w modelu hybrydowym z możliwością pracy z biur w Warszawie, Gdańsku lub Gdyni.
- ✓Wynagrodzenie podane w widełkach godzinowych (180-220 zł/h + VAT).
- ✓Krótki i transparentny proces rekrutacyjny (15 min rozmowa z ITFS + max. 2 rozmowy techniczne z Klientem).
- −Praca w modelu B2B bez płatnych urlopów.
- !Nieokreślona liczba dni pracy zdalnej/stacjonarnej w modelu hybrydowym (podano '2 dni/tydzień z biura', ale lokalizacje są różne).
- •Zarządzanie cyklem życia modeli ML (tworzenie, wdrażanie, monitorowanie)
- •Wdrażanie zasad MLOps (CI/CD, testowanie, monitorowanie procesów ML)
- •Budowa rozproszonych, równoległych potoków przetwarzania Big Data w czasie bliskim rzeczywistemu
- •Współpraca z zespołami Data Engineering, DevOps i IT
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Kandydat z minimum 10 latami doświadczenia, z praktyczną znajomością AWS w obszarze ML, umiejętnością automatyzacji z AWS CLI, znajomością frameworków ML (TensorFlow/PyTorch) i technologii Big Data, biegłością w SQL i Git, oraz dobrą znajomością angielskiego.
Rola nie jest dla osób z mniejszym niż 10-letnim doświadczeniem zawodowym, które nie posiadają praktycznej znajomości AWS w obszarze ML, nie znają frameworków ML lub technologii Big Data, lub nie spełniają wymagań językowych.
- ?Jakie są główne wyzwania związane z zarządzaniem cyklem życia modeli ML w tym projekcie?
- ?Jak wygląda proces wdrażania modeli do produkcji i jakie są mechanizmy monitorowania ich wydajności?
- ?Jakie konkretne technologie Big Data są wykorzystywane poza Hadoop/Hive?
- ?Jak wygląda współpraca z zespołami Data Engineering i DevOps w praktyce?
- ?Czy istnieją plany rozwoju lub modernizacji obecnej infrastruktury AWS?
- −Dokładny opis projektu bankowego, dla którego realizowane są zadania.
- −Wielkość zespołu, z którym będzie współpracował kandydat.
- −Szczegółowy opis narzędzi wykorzystywanych do monitorowania procesów ML.
- −Informacje o możliwościach rozwoju i szkoleń.
Krótka rozmowa z ITFS (ok. 15 min) ➡ max. 2 rozmowy techniczne z Klientem ➡ decyzja.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię AWS. Pełne statystyki zarobków →