Jako MLops Engineer, bedziesz odpowiedzialny za projektowanie, wdrazanie i utrzymanie infrastruktury do pracy z modelami uczenia maszynowego w srodowisku produkcyjnym. Twoje zadania obejmowac beda automatyzacje procesw zwiazanych z cyklem zycia modeli ML, optymalizacje procesw wdrozeniowych, monitorowanie dzialania modeli oraz zapewnienie ich skalowalnosci i efektywnosci.
Bedziesz czescia zespolu, ktry pracuje nad nowoczesnymi rozwiazaniami opartymi na sztucznej inteligencji i wspiera rozwj technologii w obszarze przetwarzania danych oraz automatyzacji procesw biznesowych.
Jako MLops Engineer, bedziesz odpowiedzialny za projektowanie, wdrazanie i utrzymanie infrastruktury do pracy z modelami uczenia maszynowego w srodowisku produkcyjnym. Twoje zadania obejmowac beda automatyzacje procesw zwiazanych z cyklem zycia modeli ML, optymalizacje procesw wdrozeniowych, monitorowanie dzialania modeli oraz zapewnienie ich skalowalnosci i efektywnosci.
Bedziesz czescia zespolu, ktry pracuje nad nowoczesnymi rozwiazaniami opartymi na sztucznej inteligencji i wspiera rozwj technologii w obszarze przetwarzania danych oraz automatyzacji procesw biznesowych.
,[Tworzenie, optymalizacja i zarzadzanie pipeline''ami MLops, od trenowania modeli po ich wdrazanie do produkcji, Integracja i automatyzacja procesw z zakresu Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) dla modeli ML, Utrzymanie infrastruktury chmurowej (AWS, Azure, GCP) oraz narzedzi do zarzadzania danymi i modelami (np. MLflow, Kubeflow, TensorFlow, PyTorch), Monitorowanie i audytowanie dzialania modeli ML, zapewnienie ich stabilnosci i wydajnosci w produkcji, Praca z zespolami deweloperskimi, data scientistami oraz innymi interesariuszami w celu wdrazania rozwiazan ML w rznych obszarach dzialalnosci firmy, Optymalizacja zasobw obliczeniowych i kosztw infrastruktury chmurowej, Wsplpraca z zespolem inzynierw w zakresie skalowalnosci i bezpieczenstwa rozwiazan ML] Requirements: Python, AWS, Machine Learning, TensorFlow