- 10 Jahre Berufserfahrung im IT-Bereich
- Bachelor-Abschluss oder höher in Informatik oder einem verwandten Bereich
- Nachgewiesene Erfahrung in MLOps und der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen auf Kubernetes.
- Erfahrung in der Verwaltung des Linux-Betriebssystems
- Kenntnisse zum Erstellen und Betreiben von Docker-Containern
- Vertrautheit mit Azure DevOps, GKE, AKS und Terraform für CI/CD und Infrastruktur als Code.
- Programmierkenntnisse in der Softwareentwicklung (Python)
- Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens B2-Niveau, obligatorisch)
- Kommunikation Fähigkeiten
Schön zu haben:
- Erfahrung mit Jupyter-Hub oder allgemeinen Jupyter-Bereitstellungen < /li>
- Prokativität
Vorteile:
- Vollständige Remote- oder Inhouse-Arbeit in unserem Büro in Warschau < /li>
- Arbeitsvertrag oder B2B-Vertrag
- Flexible Arbeitszeiten
- Medizinische Versorgung (LuxMed)
- Multisport
- Selbst -Entwicklungsmöglichkeiten
- Interne und externe Schulungen
- Zertifizierungsmöglichkeiten
- Englische Gespräche mit Muttersprachlern
- Internationale Teams und Projekte
Über den Job
Wenn Sie auf der Suche nach einer neuen Position in einem agilen IT-Beratungsunternehmen sind, Wir haben das Passende für Sie!
QualityMinds ist ein Ort, an dem außergewöhnliche Menschen zusammenarbeiten, um hochwertige Software zu entwickeln. Bei uns erhalten Sie den Raum, sich weiterzuentwickeln und Ihr Wissen über neue Technologien in spannenden Projekten zu vertiefen.
Das DevOps-Team ist in unserem Unternehmen keine Nebensache. Ihre Arbeit wird einen erheblichen Einfluss auf das Produkt und die Arbeitsweise aller QualityMinds-Teams haben. Unser Fokus liegt auf der Automatisierung der Prozesse der Continuous Integration & Deployment sowie der Erstellung von Monitoring und Alerts für Prozesse und Umgebungen.
Unser Team wächst schnell. Wir sind jetzt auf der Suche nach neuen Tech-Talenten, die sich uns anschließen möchten. Bist du der eine? Treten Sie der Crew bei und werden Sie unser nächster MLOps-Ingenieur
Wir sind derzeit auf der Suche nach einem Vollzeit-MLOps-Ingenieur mit Fachkenntnissen in Kubernetes und Python-basiertem maschinellen Lernen.
- 10 Jahre Berufserfahrung im IT-Bereich
- Bachelor-Abschluss oder höher in Informatik oder einem verwandten Bereich
- Nachgewiesene Erfahrung in MLOps und der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen Kubernetes.
- Erfahrung in der Verwaltung des Linux-Betriebssystems
- Kenntnisse zum Erstellen und Betreiben von Docker-Containern
- Vertrautheit mit Azure DevOps, GKE, AKS und Terraform für CI/CD und Infrastruktur als Code.
- Programmierkenntnisse in der Softwareentwicklung (Python)
- Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens B2-Niveau, obligatorisch)
- Kommunikation Fähigkeiten
Schön zu haben:
- Erfahrung mit Jupyter-Hub oder Allgemeine Jupyter-Bereitstellungen
- Prokativität
Vorteile:
- Vollständige Remote- oder Inhouse-Arbeit bei uns Büro in Warschau
- Arbeitsvertrag oder B2B-Vertrag
- Flexible Arbeitszeiten
- Medizinische Versorgung (LuxMed)
- Multisport
- Möglichkeiten zur Selbstentwicklung
- Interne und externe Schulungen
- Zertifizierungsmöglichkeiten
- Englische Gespräche mit Muttersprachlern
- Internationale Teams und Projekte
,[Entwurf und Implementierung einer innovativen Plattformarchitektur für maschinelle Lernvorgänge., Unterstützung eines kleinen Teams von Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen bei der Wartung und Entwicklung ihrer Infrastruktur., Machen von Vorschlägen zum Aufbau neuer (oder zur Verbesserung bestehender) Dateninfrastrukturlösungen., Untersuchen und Beheben auftretender Probleme auf System-, Bereitstellungs- oder Anwendungsebene., Bereitstellen und Verwalten von Modellen für maschinelles Lernen auf Kubernetes-Clustern.] < p> Anforderungen: Maschinelles Lernen, DevOps, kontinuierliche Integration, MLOps, Kubernetes, maschinelles Lernen, Abschluss, Linux, Docker, Azure, AKS, Terraform, Infrastructure as Code, Python
Tools: Jira, Confluence, GitHub, Agile, Scrum, Kanban.
Zusätzlich: Sportabonnement, Trainingsbudget, private Gesundheitsversorgung, flache Struktur, Mittagskarte, kleine Teams, internationale Projekte.