Remote Azure ML Engineer — MLOps & Production ML

TQLO SP. Z O.O.; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Benefits offered by this job

W pełni zdalnie

Job summary

TQLO SP. Z O.O. poszukuje inżyniera ML do projektów w chmurze Azure, skupionych na wdrażaniu i utrzymaniu modeli ML w środowisku produkcyjnym. Praca w 100% zdalnie, z możliwością natychmiastowego dołączenia lub po krótkim okresie przygotowawczym.

Idealny kandydat ma min. 3 lata doświadczenia, biegłą znajomość Pythona i praktykę z MLOps oraz CI/CD. Wymagane Umiejętności z Azure ML, Docker, Kubernetes i MLflow; doświadczenie z Terraform, Azure DevOps lub GitHub Actions będzie dodatkowym atutem.

Qualifications

• Minimum 3 lata komercyjnego doświadczenia w ML Engineering / MLOps.
• Znajomość Pythona i tworzenia produkcyjnych rozwiązań ML.
• Doświadczenie z platformą Azure i ML/AI w chmurze.

Responsibilities

• Projektowanie i rozwijanie rozwiązań ML w środowisku produkcyjnym.
• Przygotowywanie i optymalizowanie procesów treningu, walidacji i wdrażania modeli.
• Automatyzacja cyklu życia modeli ML i monitorowanie ich działania.
• Rozwój infrastruktury umożliwiającej niezawodne wdrażanie ML.
• Projektowanie procesów zapewniających jakość, wydajność i skalowalność modeli.
• Monitorowanie skuteczności modeli i identyfikowanie zmian wpływających na jakość.
• Integracja modeli z istniejącymi aplikacjami i usługami.
• Optymalizacja przetwarzania danych wykorzystywanych do trenowania.

Skills

Python

Azure

MLOps

CI/CD

Docker

Kubernetes

MLflow

PyTorch

TensorFlow

scikit-learn

GenAI

Data drift monitoring

GitHub Actions

Terraform

Azure DevOps

Tools

Docker

Kubernetes

Terraform

Azure DevOps

GitHub Actions

MLflow

Job description

TQLO SP. Z O.O. poszukuje inżyniera ML do projektów w chmurze Azure, skupionych na wdrażaniu i utrzymaniu modeli ML w środowisku produkcyjnym. Praca w 100% zdalnie, z możliwością natychmiastowego dołączenia lub po krótkim okresie przygotowawczym.

Idealny kandydat ma min. 3 lata doświadczenia, biegłą znajomość Pythona i praktykę z MLOps oraz CI/CD. Wymagane Umiejętności z Azure ML, Docker, Kubernetes i MLflow; doświadczenie z Terraform, Azure DevOps lub GitHub Actions będzie dodatkowym atutem.