MLOps Engineer: AIOps, LLMs & Cloud Platforms

Enfint; Alicante; Presencial; EUR 45.000 - 75.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Verisure приглашает специалистов в области AI/ML, ориентированных на практику, для разработки и поддержки продакшн-решений в области MLOps и AIOps. Вы будете работать над пайплайнами ML/LLM, следить за качеством моделей, мониторингом и экономией cloud-ресурсов.

Требуется практический опыт работы с AWS/Azure, Docker/Kubernetes и CI/CD, а также свободное владение английским языком. Важна способность сотрудничать с учеными данных и инженерами для масштабирования решений.

Formación

• Практический опыт MLOps/AIOps и эксплуатации ML-систем в продакшене.
• Понимание концепций LLMOps и AgentOps.
• Опыт работы в продуктивных облачных средах (AWS/Azure).
• Практические знания контейнеров и Kubernetes.
• Опыт CI/CD конвейеров.
• Знакомство с наблюдаемостью и мониторингом.

Responsabilidades

• Проектирование, обслуживание и эволюция AIOps платформы для ML/LLM и Speech Analytics.
• Построение и эксплуатация ML/LLM пайплайнов с фокусом на надежность и оптимизацию затрат.
• Реализация LLMOps и AgentOps, управление валидацией и трассируемостью.
• Обеспечение бесперебойной работоспособности продуктов ИИ через оповещения и дашборды.
• Управление развёртываниями в облаке и контейнерных платформах.
• Сотрудничество с учеными по данным и инженерами данных для production-ready решений.
• Содействие стандартам и лучшим практикам в экосистеме ИИ и данных.

Conocimientos

MLOps

AIOps

AWS/Azure

Kubernetes

Python

CI/CD

Observability

Herramientas

Docker

Kubernetes

Descripción del empleo

Verisure приглашает специалистов в области AI/ML, ориентированных на практику, для разработки и поддержки продакшн-решений в области MLOps и AIOps. Вы будете работать над пайплайнами ML/LLM, следить за качеством моделей, мониторингом и экономией cloud-ресурсов.

Требуется практический опыт работы с AWS/Azure, Docker/Kubernetes и CI/CD, а также свободное владение английским языком. Важна способность сотрудничать с учеными данных и инженерами для масштабирования решений.