MLOps Engineer @ Connectis_
Connectis_
Job Description
Wspólnie z naszym Partnerem z branży ubezpieczeń poszukujemy doświadczonego/ej specjalisty/ki do świadczenia usług jako MLOps Engineer.
Projekt dotyczy strategicznego programu transformacyjnego realizowanego na styku biznesu i technologii. Nasz klient tworzy nowoczesny ekosystem obsługi szkód i świadczeń oparty na danych, automatyzacji, AI oraz procesach workflow.
✨ OFERUJEMY:
- Nowy sposób na aplikowanie z AI Rekruterem (AIR) – w trakcie procesu możesz porozmawiać z wirtualnym rekruterem 24/7, bez czekania na telefon. Finalną decyzję zawsze podejmuje Opiekun Projektu.
- Otwartość na okazjonalne spotkania projektowe w Warszawie (orientacyjnie 1x w tygodniu), ustalane w zależności od potrzeb projektu i uzgadniane między stronami.
- Współpracę w modelu projektowym, z rozliczeniem opartym na etapach i protokołach odbioru poszczególnych deliverables.
- Wsparcie po stronie Connectis w sprawach administracyjnych i rozliczeniowych związanych ze współpracą.
- Uczestnictwo w wydarzeniach branżowych oraz meetupach technologicznych.
- 5 000 PLN za polecenie znajomych do naszych projektów.
- Elastyczna forma współpracy B2B.
- Szybki i zdalny proces.
Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia.
Pragniemy poinformować, że skontaktujemy się z wybranymi osobami.
13537/MP
- Minimum 3 lata doświadczenia w obszarze MLOps, Machine Learning lub Data Engineering
- Głęboka znajomość Azure (w szczególności Azure ML, AKS, Azure Container Registry) lub GCP/AWS z gotowością do szybkiego wejścia w Azure.
- Praktyczna obsługa MLflow, Kubeflow lub rozwiązań natywnych chmury do zarządzania cyklem życia modelu.
- Zaawansowana znajomość Docker i Kubernetes (zarządzanie klastrami, Helm charts, Ingress).
- Doświadczenie w budowaniu pipeline'ów (Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins).
- Dobra znajomość Python (niezbędna do pracy z SDK narzędzi ML) oraz Bash/Shell.
- Znajomość Terraform, Bicep lub Ansible.
Projekt dotyczy strategicznego programu transformacyjnego realizowanego na styku biznesu i technologii. Nasz klient tworzy nowoczesny ekosystem obsługi szkód i świadczeń oparty na danych, automatyzacji, AI oraz procesach workflow.
✨ OFERUJEMY:
- Nowy sposób na aplikowanie z AI Rekruterem (AIR) – w trakcie procesu możesz porozmawiać z wirtualnym rekruterem 24/7, bez czekania na telefon. Finalną decyzję zawsze podejmuje Opiekun Projektu.
- Otwartość na okazjonalne spotkania projektowe w Warszawie (orientacyjnie 1x w tygodniu), ustalane w zależności od potrzeb projektu i uzgadniane między stronami.
- Współpracę w modelu projektowym, z rozliczeniem opartym na etapach i protokołach odbioru poszczególnych deliverables.
- Wsparcie po stronie Connectis w sprawach administracyjnych i rozliczeniowych związanych ze współpracą.
- Uczestnictwo w wydarzeniach branżowych oraz meetupach technologicznych.
- 5 000 PLN za polecenie znajomych do naszych projektów.
- Elastyczna forma współpracy B2B.
- Szybki i zdalny proces.
Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia.
Pragniemy poinformować, że skontaktujemy się z wybranymi osobami.
13537/MP ,(Automatyzacja procesów CI/CD/CT: Implementacja potoków (pipelines) CI/CD dla rozwiązań ML, obejmujących automatyczne testowanie, wersjonowanie danych i modeli (DVC, MLflow) oraz Continuous Training (CT)., Projektowanie i budowa infrastruktury MLOps/LLMOps: Tworzenie skalowalnego środowiska do trenowania i serwowania modeli przy użyciu Azure Machine Learning, Azure AI Foundry oraz Kubernetes (AKS)., Konteneryzacja i orkiestracja: Przygotowywanie obrazów Docker dla modeli AI/GenAI oraz zarządzanie ich wdrożeniami na klastrach Kubernetes w architekturze hybrydowej (integracja z systemami on-premise)., Optymalizacja kosztów i wydajności: Zarządzanie zasobami chmurowymi Azure, optymalizacja czasu inferencji modeli oraz skalowanie infrastruktury w zależności od obciążenia.) Requirements: Azure, Azure Machine Learning, Docker, Kubernetes, Helm, AKS, CI/CD, Azure Devops, Python, Bash, MLFlow, Terraform