MLOps / Data Engineer

Nasz Klient to niekwestionowany lider w dziedzinie usług ubezpieczeniowych w Polsce, specjalizujący się w obszarze ubezpieczeń majątkowych i osobowych. Firma zatrudnia ponad 1000 pracowników w IT i zajmuje się także windykacją i wsparciem klientów w spłacie zobowiązań finansowych. Klient regularnie wprowadza zmiany w swoich systemach, dążąc do zwiększenia efektywności usług i stosowania nowoczesnych rozwiązań IT.

• Wykształcenie wyższe w obszarze Data Science, ekonometrii, statystyki, matematyki, fizyki lub kierunków pokrewnych
• Minimum 2 lata doświadczenia w obszarze MLOps, Machine Learning lub Data Engineering
• Znajomość środowiska Azure oraz ekosystemu Microsoft
• Praktyczna znajomość programowania w Python
• Znajomość Git oraz procesów CI/CD
• Doświadczenie w pracy z platformami analitycznymi i Machine Learning (np. Azure ML, Databricks, SAS Viya lub rozwiązaniami podobnej klasy)
• Znajomość zagadnień związanych z wdrażaniem, monitoringiem i zarządzaniem cyklem życia modeli ML
• Umiejętność analizy nowych technologii oraz rekomendowania ich zastosowań biznesowych

• Projektowanie, budowa i rozwój środowisk MLOps wspierających wdrażanie, automatyzację oraz utrzymanie modeli Machine Learning i silników decyzyjnych
• Opracowywanie, wdrażanie i monitorowanie procesów związanych z pełnym cyklem życia modeli analitycznych
• Tworzenie, rozwój i utrzymanie procesów CI/CD oraz automatyzacji wdrożeń rozwiązań ML zgodnie z dobrymi praktykami DevOps i MLOps
• Projektowanie i implementacja procesów na platformach chmurowych i analitycznych (Azure, Fabric, SAS Viya) na potrzeby zespołu MLOps
• Analiza potrzeb rozwojowych platformy oraz projektowanie i wdrażanie rozwiązań usprawniających procesy budowy silników decyzyjnych, modeli predykcyjnych oraz integrujących środowiska on-prem z cloud
• Analiza nowych technologii i usług chmurowych oraz rekomendowanie ich zastosowania w architekturze rozwiązań Machine Learning i AI

Usługi świadczone z terytorium Polski w modelu hybrydowym: 1 dzień w biurze klienta w Warszawie, 4 dni zdalnie.