Lead ML Engineer / MLOPS

Nasze wymagania

• Minimum 7-8 lat doświadczenia w Machine Learning Engineering / MLOps lub pokrewnym obszarze.
• Doświadczenie w pełnieniu roli Lead Engineera.
• Bardzo dobra znajomość języka Python oraz dobrych praktyk Software Engineering.
• Doświadczenie w projektowaniu, budowie oraz utrzymaniu produkcyjnych systemów Machine Learning.
• Praktyczne doświadczenie z AWS (AWS SageMaker preferowane)
• Znajomość praktyk MLOps oraz narzędzi takich jak MLflow i GitLab CI/CD.
• Doświadczenie w projektowaniu rozwiązań ML oraz pipeline'ów danych.
• Umiejętność samodzielnego podejmowania decyzji technicznych oraz brania odpowiedzialności za ich realizację.
• Doświadczenie w definiowaniu standardów technicznych lub najlepszych praktyk dla zespołów inżynierskich.
• Umiejętność komunikowania decyzji technicznych zarówno zespołom technicznym, jak i interesariuszom biznesowym.
• Język angielski (min. B2/C1).

Twój zakres obowiązków

• Pełnienie roli Leada oraz przejęcie odpowiedzialności za architekturę i rozwój produkcyjnego systemu rekomendacyjnego.
• Podejmowanie kluczowych decyzji technicznych dotyczących architektury, narzędzi oraz sposobu wdrażania rozwiązań Machine Learning.
• Projektowanie oraz rozwój skalowalnych i niezawodnych pipeline'ów Machine Learning.
• Budowa i rozwój procesów MLOps z wykorzystaniem GitLab CI/CD oraz MLflow.
• Wdrażanie modeli Machine Learning do środowiska produkcyjnego z wykorzystaniem AWS SageMaker.
• Odpowiedzialność za jakość, stabilność, skalowalność oraz maintainability rozwiązań ML.
• Definiowanie oraz rozwijanie standardów inżynierskich i najlepszych praktyk dotyczących budowy oraz utrzymania produkcyjnych systemów Machine Learning.
• Identyfikowanie ryzyk technicznych oraz proponowanie rozwiązań i usprawnień architektonicznych.
• Współpraca z Data Scientistami przy przekształcaniu modeli eksperymentalnych w stabilne rozwiązania produkcyjne.
• Aktywny mentoring oraz wsparcie techniczne dla Data Scientistów, Data Engineerów i MLOps Engineerów.
• Przegląd oraz opiniowanie rozwiązań technicznych i architektonicznych tworzonych przez innych członków zespołu.
• Współpraca z Product Managerami oraz interesariuszami biznesowymi przy przekładaniu potrzeb biznesowych na rozwiązania techniczne.
• Identyfikowanie oraz wdrażanie nowych technologii zwiększających efektywność i dojrzałość platform Machine Learning.

O projekcie

Tak organizujemy naszą pracę

Tak pracujemy nad projektem

• Continuous Deployment
• Continuous Integration
• dokumentacja
• narzędzia do trackowania zadań
• środowiska testowe

To oferujemy

• 100% pracy zdalnej
• Kontrakt B2B
• Stawka: (150 - 185) pln/h + VAT z możliwością negocjacji

ITP IT PERFORMANCE sp. z o.o.