MLOps Specialist

IT Factory; Warszawa; Hybrid; PLN 180,000 - 240,000; Full time

Job summary

IT Factory prowadzi projekty MLOps dla wiodącej firmy z sektora ubezpieczeń. Dołączasz do zespołu, który projektuje i rozwija procesy MLOps na platformach chmurowych. Oferujemy pracę hybrydową z jednym dniem w biurze w Warszawie i możliwością zdalnego wykonywania zadań.

Wymagane jest wykształcenie wyższe z zakresu data science lub pokrewnych oraz minimum 2 lata doświadczenia w MLOps, ML lub Data Engineering. Znajomość Azure, Python i Git będą kluczowe do skutecznego wykonywania zadań.

Qualifications

• Wykształcenie wyższe z zakresu nauk danych lub pokrewnych.
• Min. 2 lata doświadczenia w MLOps, ML lub Data Engineering.
• Znajomość środowisk chmurowych Azure i ekosystemu Microsoft.
• Umiejętności programowania w Pythonie.
• Znajomość Git oraz procesów CI/CD.

Responsibilities

• Projektowanie i rozwój środowisk MLOps wspierających wdrażanie i utrzymanie modeli ML.
• Projektowanie i rozwój procesów pełnego cyklu życia modeli analitycznych.
• Tworzenie i utrzymanie CI/CD oraz automatyzacji wdrożeń ML.
• Projektowanie i implementacja procesów na platformach chmurowych (Azure, Fabric, SAS Viya).
• Analiza potrzeb rozwojowych platformy i integracja on-prem z cloud.

Skills

MLOps

Python

CI/CD

Azure

Databricks

Fabric

SAS Viya

Model deployment

Monitoring

Education

Data science

Econometrics

Statistics

Mathematics

Physics

Tools

Git

Job description

IT Factory, dynamiczna firma z doświadczeniem w zakresie rozwoju, wdrażania i wsparcia rozwiązań IT, dla polskiej znaczącej Firmy z branży ubezpieczeń, poszukuje Kandydatów/Kandydatek na stanowisko:

Tryb pracy: hybrydowy (1 dzień w biurze w Warszawie, 4 dni zdalnie)

Lokalizacja: Warszawa

Forma współpracy: B2B

Dołącz do zespołu projektowego MLOps, który wspiera budowę silników decyzyjnych i modeli prognostycznych dla jednej z wiodących firm z sektora ubezpieczeniowego w Polsce. Będziesz odpowiadać za projektowanie i rozwój procesów oraz mechanizmów MLOps na platformie chmurowej, wspierających pełny cykl życia modeli analitycznych.

IT Factory, dynamiczna firma z doświadczeniem w zakresie rozwoju, wdrażania i wsparcia rozwiązań IT, dla polskiej znaczącej Firmy z branży ubezpieczeń, poszukuje Kandydatów/Kandydatek na stanowisko:

MLOps Specialist / Data Scientist / Data Engineer

Tryb pracy: hybrydowy (1 dzień w biurze w Warszawie, 4 dni zdalnie)

Lokalizacja: Warszawa

Forma współpracy: B2B

O projekcie

Dołącz do zespołu projektowego MLOps, który wspiera budowę silników decyzyjnych i modeli prognostycznych dla jednej z wiodących firm z sektora ubezpieczeniowego w Polsce. Będziesz odpowiadać za projektowanie i rozwój procesów oraz mechanizmów MLOps na platformie chmurowej, wspierających pełny cykl życia modeli analitycznych.

Czym będziesz się zajmować

• Projektowaniem, budową i rozwojem środowisk MLOps wspierających wdrażanie, automatyzację oraz utrzymanie modeli Machine Learning i silników decyzyjnych
• Opracowywaniem, wdrażaniem i monitorowaniem procesów związanych z pełnym cyklem życia modeli analitycznych
• Tworzeniem, rozwojem i utrzymaniem procesów CI/CD oraz automatyzacją wdrożeń rozwiązań ML zgodnie z dobrymi praktykami DevOps i MLOps
• Projektowaniem i implementacją procesów na platformach chmurowych i analitycznych (Azure, Fabric, SAS Viya) na potrzeby zespołu MLOps
• Analizą potrzeb rozwojowych platformy oraz projektowaniem i wdrażaniem rozwiązań usprawniających procesy budowy silników decyzyjnych, modeli predykcyjnych oraz integrujących środowiska on-prem z cloud
• Analizą nowych technologii i usług chmurowych oraz rekomendowaniem ich zastosowania w architekturze rozwiązań Machine Learning i AI

Czego oczekujemy

• Wykształcenia wyższego z zakresu data science, ekonometrii, statystyki, matematyki, fizyki lub pokrewnych obszarów
• Min. 2 lata doświadczenia w obszarze MLOps, Machine Learning lub Data Engineering
• Znajomości środowisk chmurowych Azure i ekosystemu Microsoft
• Umiejętności programowania w Pythonie
• Znajomości Git oraz procesów CI/CD
• Styczności z SAS Viya, Azure ML, Databricks, Fabric lub podobnymi platformami analitycznymi
• Zrozumienia zagadnień związanych z deploymentem, monitoringiem i zarządzaniem cyklem życia modeli
• Umiejętności samodzielnej analizy nowych technologii i proponowania ich zastosowania biznesowego