Data Intelligence Platform Engineer for ML platform

Philip Morris International; Lisboa; Sur place; EUR 41 000 - 49 000; Plein temps

Résumé du poste

Philip Morris International приглашает опытного специалиста по ML/MLOps для проектирования и масштабирования production-grade ML платформы, работающей на Databricks и AWS SageMaker. Ваша роль включает развёртывание окружений Databricks MLOps, CI/CD pipelines и мониторинг производительности.

Требуется глубокое знание Databricks или SageMaker, AWS, Python и Terraform/IaC, опыт работы с Kubernetes (EKS) и CI/CD инфраструктурами.

Qualifications

• Опыт создания production-инфраструктуры для ML/данных, 4–6 лет.
• Глубокие знания Databricks или AWS SageMaker; предпочтение Databricks.
• Сильные основы AWS: IAM, сеть, вычисления.
• Уверенная автоматизация Python и Terraform/IaC.
• Понимание полного ML-цикла: обучение, версионирование, деплой, мониторинг.
• Опыт создания CI/CD пайплайнов в производство.

Responsabilités

• Проектировать, строить и масштабировать production-grade ML/MLOps платформу.
• Развертывать Databricks MLOps окружения, CI/CD и мониторинг.
• Поддерживать AWS SageMaker ML платформу.
• Автоматизировать инфраструктуру и рабочие процессы с Python и IaC (Terraform).
• Разрабатывать решения для масштабированной много-арендной архитектуры на 60+ командах и 3 аккаунтах AWS.
• Сотрудничать с учёными данных и ML-инженерами для развертывания production моделей.

Connaissances

CI/CD automation

Python scripting

Independent design

ML lifecycle understanding

Workflow orchestration

Outils

Databricks

AWS SageMaker

Terraform

Kubernetes (EKS)

Apache Airflow

Jenkins

Prometheus

Grafana

New Relic

GitOps tools (FluxCD, ArgoCD)

Description du poste

Описание:

The team builds and scales an ML platform used by 300+ data scientists and ML engineers across 60+ teams. It supports reliable, secure, and scalable deployment of machine learning models to production.

Задачи:

Design, build, and scale a production-grade ML/MLOps platform Implement Databricks MLOps environments, CI/CD pipelines, and monitoring Maintain and improve the AWS SageMaker ML platform Automate infrastructure and workflows using Python and Infrastructure-as-Code (Terraform) Design solutions for a large-scale, multi-tenant architecture spanning 60+ teams and 3 AWS accounts Partner with data scientists and ML engineers to enable production model deployments Ensure platform reliability, security, observability, and cost efficiency

Требования:

4–6 Years of experience building production infrastructure for ML or data workloads Deep knowledge of Databricks or AWS SageMaker; Databricks experience is strongly preferred Strong AWS fundamentals, including IAM, networking, and compute Confident Python automation and Terraform/IaC skills Understanding of the full ML lifecycle: training, versioning, deployment, and monitoring Ability to design and deliver solutions independently Experience delivering non-trivial CI/CD pipelines to production Experience with workflow orchestration and CI/CD tools such as Apache Airflow and Jenkins Hands-on Kubernetes (EKS) experience Будет плюсом: Apache Airflow, OAuth, Amazon Cognito, API Gateway, Prometheus, Grafana, New Relic, cloud cost optimisation, GitOps tooling (FluxCD, ArgoCD)

Условия:

Локация: Лиссабон Gross monthly salary of no less than 17 600 PLN in Poland Relocation support is not available for this job