MLOps Engineer

Onwelo; Warszawa; On-site; PLN 180,000 - 260,000; Full time

Benefits offered by this job

Ubezpieczenie na życie

Prywatna opieka medyczna

Karta MultiSport

Szkolenia wewnętrzne

Town Hall / wydarzenia zespołowe

Job summary

Onwelo SA poszukuje doświadczonego MLOps Engineera do projektowania, automatyzacji i utrzymania rozwiązań ML w środowisku chmurowym AWS dla klienta z branży healthcare.

Szukanemu specjaliście zależy na łączeniu wiedzy z ML, DevOps i Cloud Engineering, aby przełożyć Data Science na skalowalne systemy produkcyjne. Oferujemy pracę w dynamicznym zespole, możliwość rozwoju i benefity.

Qualifications

• 4–7 lat ogólnego doświadczenia inżynierskiego i praktyczne doświadczenie w AI/ML w środowiskach produkcyjnych.
• Praktyczna znajomość ekosystemu AWS, w tym SageMaker i pokrewnych usług.
• Doświadczenie w projektowaniu i implementacji CI/CD dla projektów ML.
• Dobra znajomość Dockera i technologii konteneryzacji.
• Doświadczenie w zarządzaniu modelami ML, rejestracji, wersjonowaniu i śledzeniu eksperymentów.
• Znajomość AWS CloudWatch i monitorowania systemów.
• Dobra znajomość Pythona oraz Git

Responsibilities

• Projektowanie, rozwój i utrzymanie infrastruktury MLOps w AWS, w tym SageMaker i ML usługi.
• Budowanie i rozwijanie procesów CI/CD dla ML.
• Konteneryzacja rozwiązań ML z Docker.
• Monitorowanie i obserwowalność ML z AWS CloudWatch.
• Wsparcie produkcyjne wdrożonych rozwiązań AI/ML i optymalizacja działania.
• Współpraca z Data Science, Software Engineering i innymi interesariuszami.

Skills

AWS SageMaker

CI/CD dla ML

Docker

ML model management

AWS CloudWatch

Python

Git

Job description

Poznaj Onwelo

Onwelo jest partnerem technologicznym, który dostarcza kompleksowe usługi — od strategii i architektury, przez wdrożenia, po utrzymanie — w obszarach transformacji cyfrowej, danych i automatyzacji. Nasz zespół to ponad 400 specjalistów z silnymi kompetencjami seniorskimi oraz 300+ zrealizowanych projektów dla dużych organizacji w Polsce, Europie i USA. Działamy z kilku polskich miast oraz z biur w Niemczech, Szwajcarii i USA, łącząc lokalną obecność z globalnym zasięgiem.

O projekcie

Obecnie pod kątem budowy platformy wdrożeniowej dla klienta z branży healthcare poszukujemy doświadczonego MLOps Engineera, który będzie odpowiedzialny za projektowanie, automatyzację, wdrażanie oraz utrzymanie rozwiązań Machine Learning w środowisku chmurowym AWS.

Szukamy osoby, która łączy wiedzę z zakresu Machine Learning, DevOps i Cloud Engineering, potrafi przekładać rozwiązania Data Science na skalowalne systemy produkcyjne.

Twoje zadania

• Projektowanie, rozwój i utrzymanie infrastruktury MLOps w ekosystemie AWS, w szczególności AWS SageMaker i usług AWS Machine Learning

• Budowanie i rozwijanie procesów CI/CD dedykowanych rozwiązaniom Machine Learning

• Konteneryzacja rozwiązań ML z wykorzystaniem Dockera

• Monitorowanie i zapewnienie obserwowalności rozwiązań ML z wykorzystaniem AWS CloudWatch

• Wsparcie produkcyjne wdrożonych rozwiązań AI/ML, diagnozowanie problemów i optymalizacja ich działania

• Współpraca z zespołami Data Science, Software Engineering i innymi interesariuszami w celu dostarczania i utrzymywania rozwiązań AI/ML

Kogo szukamy

• 4–7 lat ogólnego doświadczenia inżynierskiego, w tym udokumentowane praktyczne doświadczenie w pracy z rozwiązaniami AI/ML w środowiskach produkcyjnych

• Praktyczna znajomość ekosystemu AWS, w szczególności AWS SageMaker oraz usług wspierających rozwój i wdrażanie rozwiązań Machine Learning

• Doświadczenie w projektowaniu i implementacji procesów CI/CD dla projektów ML
• Dobra znajomość Dockera i technologii konteneryzacji
• Doświadczenie w zarządzaniu modelami ML, ich rejestracji, wersjonowaniu oraz śledzeniu eksperymentów
• Znajomość AWS CloudWatch i zagadnień związanych z monitorowaniem oraz obserwowalnością systemów
• Dobra znajomość języka Python oraz systemu kontroli wersji Git
• Doświadczenie we wdrażaniu i wspieraniu rozwiązań AI/ML w środowisku produkcyjnym

Co oferujemy

• Udział w projektach technologicznych dla globalnych klientów
• Pracę w obszarze rozwijających się technologii danych, sztucznej inteligencji i machine learning
• Aż 80% awansów w naszej firmie odbywa się wewnętrznie
• 90% kadry zarządzającej ma wykształcenie techniczne
• Dostęp do szkoleń wewnętrznych i ścieżek rozwojowych
• Udział w wydarzeniach zespołowych, firmowych spotkaniach i Town Hallach
• Dostęp do ubezpieczenia na życie oraz prywatnej opieki medycznej dla siebie i rodziny
• Kartę MultiSport wspierającą dbałość o zdrowie i kondycję