Machine Learning Engineer

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.