Get a reply from this employer
Your resume and cover letter, tailored to exactly what they’re hiring for.
Redcare Pharmacy ищет инженера MLOps, который будет строить, эксплуатировать и совершенствовать ML/AI решения в продакшене, работая на стыке Data Science и Software Engineering.
Вы будете сотрудничать с дата-сайентистами и инженерами в кросс-функциональных командах, разворачивать безопасные пайплайны CI/CD, писать чистый Python код и обеспечивать мониторинг и валидацию моделей (MLflow/Kubeflow приветствуется).
Практический опыт в MLOps, DevOps, платформенном инженерии или программном обеспечении, включая развертывание и эксплуатацию ML/AI решений в продакшене. Солидные навыки программирования на Python, включая автоматическое тестирование, контроль версий, и ревью кода. Практический опыт с Docker и контейнеризацией платформ управления контейнерами, таких как Kubernetes. Опыт работы с инструментами CI/CD, такими как GitHub Actions или Jenkins. Знакомство с практиками жизненного цикла ML, такими как упаковка модели, версионирование, валидация, развертывание и мониторинг; опыт с инструментами, такими как MLflow или Kubeflow приветствуется. Сильное понимание архитектуры программного обеспечения и безопасной разработки ПО и практик поставки. Дополнительная информация
We are seeking a MLOps Engineer (m/f/d) to build, operate, and improve ML/AI solutions in production. You will work at the intersection of data science and software engineering, helping to turn models into secure, maintainable, and reliable production services. You’ll collaborate with data scientists and engineers in cross-functional product teams and contribute to the continuous improvement of our MLOps practices and platform. Tech stack: Python, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, Jenkins, MLflow, Kubeflow, CI/CD, Git/version control, automated testing, model packaging and versioning, model validation and monitoring, observability, and secure software development/DevOps practices.
Build and operate containerized services using orchestration platforms such as Kubernetes. Troubleshoot production issues and improve the reliability, performance, and cost-efficiency of ML/AI services. Develop maintainable and well-tested Python code for production services, automation, and internal tooling. Build and improve CI/CD pipelines for ML/AI services, enabling reliable testing, deployment, and model iteration. Implement data and model versioning, validation, and observability to support integrity and reproducibility throughout the ML lifecycle. Contribute to technical designs and architecture decisions, and participate in code reviews. Integrate automated security checks into delivery pipelines and follow secure development and operations practices.
In order to provide our employees with the best possible support for their individual needs, we offer a variety of attractive benefits: