ML Data Engineer
TechShack
To rola konsultanta Databricks ML Engineer, realizowana w modelu B2B dla firmy konsultingowej, która deleguje do klienta końcowego. Będziesz budować skalowalne rozwiązania ML w chmurze (Azure/AWS) z użyciem Databricks, Spark i Python. Praca w pełni zdalna, długoterminowa.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
To rola konsultanta Databricks ML Engineer, realizowana w modelu B2B dla firmy konsultingowej, która deleguje do klienta końcowego. Będziesz budować skalowalne rozwiązania ML w chmurze (Azure/AWS) z użyciem Databricks, Spark i Python. Praca w pełni zdalna, długoterminowa.
- ✓W pełni zdalnie
- ✓Długoterminowy kontrakt B2B
- −Brak konkretów co do projektu, zespołu i klienta końcowego
- −Stawka €200-300/dzień może być niska jak na seniora (w zależności od lokalizacji)
- −Opis bardzo ogólny i krótki – typowe ogłoszenie rekrutacyjne agencji
- !Nieznany klient końcowy – możliwy chaotyczny projekt
- !Brak informacji o długości kontraktu (tylko 'long-term')
- !Dwa możliwe cloud (Azure/AWS) – nie wiadomo który konkretnie
- •Implementowanie pipeline'ów ML w Databricks z użyciem Spark/PySpark
- •Tworzenie i optymalizacja skryptów Python do trenowania i wdrażania modeli
- •Konfiguracja procesów MLOps: wersjonowanie modeli, monitoring, automatyczne retreningi
- •Współpraca z zespołem klienta nad architekturą ML w chmurze
- •Debugowanie i optymalizacja wydajności zapytań Spark na klastrach Databricks
- •Integracja z usługami Azure AI (jeśli wymagane)
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier ML/Data z solidną znajomością Pythona i Databricks, który chce rozwijać się w MLOps i jest gotów na pracę w modelu konsultingowym.
Osoby bez doświadczenia z Databricks i Sparkiem, a także juniorzy (rola wymaga samodzielności). Nie dla szukających stałej umowy o pracę.
- ?Jaki jest konkretny klient końcowy i czym się zajmuje?
- ?Ile osób liczy zespół projektowy?
- ?Która chmura jest używana – Azure czy AWS?
- ?Jaka jest przewidywana długość kontraktu?
- ?Czy rola wymaga dyżurów on-call?
- ?Jakie narzędzia MLOps są używane (MLflow, Kubeflow, inne)?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy praca na jednym kliencie czy rotacyjnie
- −Brak informacji o on-call i polityce urlopowej na B2B
Powyżej mediany rynkowej
≈ 200,0–300,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię AWS. Pełne statystyki zarobków →