AI Engineer: ML Ops, Cloud & Data Pipelines (Flexible)

Enfint; Warszawa; On-site; PLN 200,000 - 320,000; Full time

Benefits offered by this job

Private health care

Life insurance

Stock options

Saving plans

Lunch subsidy

Sports cards

In-office fitness center

Professional certifications

Job summary

Procter & Gamble ищет инженера AI/ML для разработки, интеграции и масштабирования алгоритмических продуктов. Команда работает с данными, моделями и инфраструктурой, применяя подходы DataOps/MLOps.

Задачи включают оценку новых моделей, создание качественного кода, создание пайплайнов и развёртывание решений в облаке с использованием CI/CD. Преимущество — опыт работы с GCP и участие в открытых проектах P&G.

Qualifications

• Опыт работы с Python и программированием с применением ИИ.
• Знакомство с концепциями и фреймворками ИИ/ML.
• Опыт в data-инженерии, data-сайенс и MLOps.
• Понимание проектирования эффективных пайплайнов для больших данных и обучения моделей.
• Опыт CI/CD, например GitHub Actions, и развёртывание в облаке.
• Желателен опыт работы с GCP.

Responsibilities

• Разрабатывать, интегрировать и масштабировать алгоритмические продукты в команде.
• Оценивать новые модели и технологии через PoC и эксперименты.
• Писать качественный, тестируемый код и рефакторить при необходимости.
• Вносить вклад в центральные библиотеки и репозитории.
• Проектировать модели данных, признаки, пайплайны и распределенные вычисления.
• Развертывать продукты в облаке и использовать облачные нативные сервисы.
• Применять практики DevOps, DataOps и MLOps (CI/CD, пайплайны обучения).
• Использовать инструменты мониторинга и автоматизации для операций с продуктами.
• Участвовать в стратегических проектах по экосистеме повторяемого кода P&G.
• Вносить вклад в открытые проекты в рамках политик IT P&G.

Skills

Python

AI coding

ML concepts

Data engineering

Data science

MLOps

CI/CD

GitHub Actions

Cloud

GCP

Job description

Procter & Gamble ищет инженера AI/ML для разработки, интеграции и масштабирования алгоритмических продуктов. Команда работает с данными, моделями и инфраструктурой, применяя подходы DataOps/MLOps.

Задачи включают оценку новых моделей, создание качественного кода, создание пайплайнов и развёртывание решений в облаке с использованием CI/CD. Преимущество — опыт работы с GCP и участие в открытых проектах P&G.