MLOps Engineer (M/K)

Poszukujemy doświadczonego ML Ops Engineera, który będzie odpowiedzialny za projektowanie, wdrażanie i utrzymanie skalowalnych rozwiązań wspierających cykl życia modeli ML i GenAI w środowisku chmurowym. Idealny kandydat to osoba łącząca wiedzę techniczną z umiejętnością spółpracy z zespołami Data Science i biznesem.

• doświadczenie w zakresie produkcyjnego wdrażania modeli ML lub GenAI
• bardzo dobra znajomość języka Python ze zrozumieniem jego ekosystemu w zakresie ML
• doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu chmurowych rozwiązań, ze szczególnym uwzględnieniem platformy GCP (Vertex AI, Vertex Pipelines, BigQuery, IAM, Network, Compute, Storage)
• bardzo dobre zrozumienie zasad MLOps, projektowania potoków CI/CD pipeline z użyciem Azure DevOps
• doświadczenie w tworzeniu obrazów Docker i ich wdrażaniu, w tym znajomość bash oraz Helm
• doskonałe umiejętności komunikacyjne ze zdolnością wyjaśniania złożonych architektur interesariuszom z technicznych i biznesowych obszarów

• projektowanie, dokumentowanie i rozwijanie skalownej architektury ML/GenAI na platformie GCP, skupiając się na wydajności, bezpieczeństwie i kosztach
• tworzenie infrastruktury wspierającej zarządzanie całym cyklem życia modeli, od eksperymentu, przez trening, ewaluację, aż po wdrożenie i monitorowanie, z użyciem narzędzi takich jak Vertex AI Pipelines, Vertex AI Experiments
• tworzenie, zarządzanie i wdrażanie obrazów Docker na klastrach Kubernetes
• utrzymanie i rozwój wewnętrznej aplikacji CLI (Command Line Interface), która wspiera Data Scientistów w efektywnym monitorowaniu, diagnozowaniu i zarządzaniu rozwojem wdrożonych modeli
• ścisła współpraca z Data Scientistami i interesariuszami biznesowymi w celu przełożenia wymagań biznesowych na skuteczne rozwiązania techniczne