MLOps Engineer

Clurgo Ltd.; Warszawa; Hybrid; PLN 190,000 - 300,000; Full time

Job summary

Clurgo Ltd. poszukuje specjalisty MLOps/Data Engineering do projektu dla dużej organizacji z sektora ubezpieczeniowego. Będziesz rozwijać i automatyzować cykle życia modeli ML w środowiskach Azure, SAS Viya i Databricks, budować pipeline'y danych oraz wdrażać modele zautomatyzowane i monitorować ich działanie.

Wymagane jest min. 2 lata doświadczenia w MLOps/Data Engineering, zaawansowana znajomość Pythona oraz praktyczna znajomość Azure ML. Praca w modelu B2B, hybrydowo 1x w tygodniu w Warszawie.

Qualifications

• Minimum 2 lata doświadczenia w MLOps lub Data Engineering z projektami ML.
• Znajomość usług Microsoft Azure, zwłaszcza Azure Machine Learning.
• Doskonała znajomość Pythona i automatyzacji/przetwarzania danych.
• Doświadczenie z SAS Viya lub Databricks w kontekście ML/Data.
• Doświadczenie z CI/CD i automatyzacją wdrożeń modeli.
• Umiejętność monitorowania modeli i stabilności środowisk produkcyjnych.

Responsibilities

• Projektowanie i rozwój środowisk MLOps wspierających wdrażanie i utrzymanie modeli ML.
• Budowa i monitorowanie procesów CI/CD dla ML i pipeline'ów danych.
• Implementacja rozwiązań na platformach chmurowych (Azure, SAS Viya) i integrowanie środowisk on-prem z chmurą.
• Analiza potrzeb rozwojowych platformy oraz projektowanie ulepszeń dla silników decyzyjnych.

Skills

MLOps

Data Engineering

Python

Azure

CI/CD

Monitoring

Tools

SAS Viya

Databricks

Azure DevOps

Azure SQL

Azure Functions

Job description

Clurgo to firma stworzona przez developerów dla developerów. Nasze zespoły łączą pełne spektrum kompetencji - od rozwoju oprogramowania i infrastruktury, przez analizę oraz testy, aż po strategiczne zarządzanie produktem i procesami. Realizujemy różnorodne projekty IT dla klientów z wielu branż, dbając o dobre praktyki programistyczne i zachowanie work-life balance. Tworzymy rozwiązania, które mają znaczenie - dla firm w Polsce i na całym świecie.

Dołącz do projektu realizowanego dla dużej organizacji z sektora ubezpieczeniowego, w którym będziesz łączyć kompetencje MLOps i Data Engineering. Będziesz odpowiadać za rozwój i automatyzację procesów związanych z cyklem życia modeli Machine Learning, wykorzystując SAS Viya oraz usługi Microsoft Azure. Rola obejmuje budowę pipeline'ów danych i ML, wdrażanie modeli, automatyzację procesów CI/CD oraz monitoring i utrzymanie rozwiązań działających produkcyjnie.

Technologie i narzędzia: Python, Azure ML, Azure Functions, Azure SQL, Databricks, Azure DevOps, CI/CD, SAS Viya

Szukamy Ciebie, jeśli:

• masz minimum 2 lata doświadczenia w obszarze MLOps lub Data Engineering i pracowałeś/aś z rozwiązaniami Machine Learning
• znasz Microsoft Azure i usługi wykorzystywane w rozwiązaniach Data/ML, w szczególności Azure Machine Learning
• bardzo dobrze znasz Python i wykorzystujesz go do automatyzacji, przetwarzania danych oraz pracy z rozwiązaniami ML
• masz doświadczenie w pracy z SAS Viya lub Databricks, w szczególności w kontekście rozwiązań Data/ML
• masz doświadczenie z CI/CD oraz automatyzacją procesów wdrażania modeli i komponentów platformy
• potrafisz monitorować działanie procesów i modeli, diagnozować problemy oraz dbać o stabilność rozwiązań produkcyjnych

Zadania:

• projektowanie, budowa i rozwój środowisk MLOps wspierających wdrażanie, automatyzację oraz utrzymanie modeli Machine Learning i silników decyzyjnych
• opracowywanie, wdrażanie i monitorowanie procesów związanych z pełnym cyklem życia modeli analitycznych
• tworzenie, rozwój i utrzymanie procesów CI/CD oraz automatyzacji wdrożeń rozwiązań ML zgodnie z dobrymi praktykami DevOps i MLOps
• projektowanie i implementacja procesów na platformach chmurowych i analitycznych (Azure, Fabric, SAS Viya) na potrzeby zespołu MLOps
• analiza potrzeb rozwojowych platformy oraz projektowanie i wdrażanie rozwiązań usprawniających procesy budowy silników decyzyjnych, modeli predykcyjnych oraz integrujących środowiska on-prem z cloud
• analiza nowych technologii i usług chmurowych oraz rekomendowanie ich zastosowania w architekturze rozwiązań Machine Learning i AI

Czego możesz się spodziewać:

• współpracy w oparciu o kontrakt B2B
• pracy hybrydowej 1x tydzień z biura w Warszawie
• profesjonalnego procesu rekrutacyjnego - zawsze otrzymasz od nas feedback niezależnie od decyzji