Spannende Gelegenheit: Senior MLOps Engineer Remote, Polen B2B; 1.600 - 1.800 PLN/Tag + MwSt. gedeckt Gesamtjahre. Erfahrung 7-10+ Jahre Relevante Jahre. Erfahrung 5-7 Jahre Der perfekte Kandidat: Erfahrung mit Kubernetes Erfahrung in der Operationalisierung von Data Science-Projekten (MLOps) unter Verwendung mindestens eines der gängigen Frameworks oder Plattformen (z. B. Kubeflow & AWS Sagemaker). Gutes Verständnis der ML- und KI-Konzepte. Praktische Erfahrung in der ML-Modellentwicklung. Kenn
Spannende Gelegenheit: Senior MLOps Engineer Remote, Polen B2B; 1.600 - 1.800 PLN/Tag + MwSt. gedeckt Gesamtjahre. Erfahrung 7-10+ Jahre Relevante Jahre. Erfahrung 5-7 Jahre Der perfekte Kandidat: Erfahrung mit Kubernetes Erfahrung in der Operationalisierung von Data Science-Projekten (MLOps) unter Verwendung mindestens eines der gängigen Frameworks oder Plattformen (z. B. Kubeflow & AWS Sagemaker). Gutes Verständnis der ML- und KI-Konzepte. Praktische Erfahrung in der ML-Modellentwicklung. Kenntnisse in Python, die sowohl für ML- als auch für Automatisierungsaufgaben verwendet werden. Gute Kenntnisse des Bash- und Unix-Befehlszeilen-Toolkits. Erfahrung mit Devops, CI/CD/CT, Pipelines-Implementierung Erfahrung mit AWS (Kenntnisse anderer Cloud-Anbieter sind von Vorteil) Erfahrung mit LLMOps und genAI Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten Erfahrung in der Leitung von Projektteams Die Business Insights Technologies (BITe) Produktgruppen Professional Services die KI-gestützte Lösungen und Ökosysteme schaffen, die aufgebaut, verbessert und gewartet werden, um spezifische geschäftliche Herausforderungen zu lösen und marktrelevante Entscheidungen zu unterstützen. Spannende Gelegenheit: Senior MLOps Engineer Remote, Polen B2B; 1.600 - 1.800 PLN/Tag + MwSt. abgedeckt,[Erforschung und Implementierung von MLOps-Tools, Frameworks und Plattformen für unsere Data Science-Projekte. , Arbeiten Sie an einem Rückstand an Aktivitäten, um den MLOps-Reifegrad in der Organisation zu steigern., Führen Sie proaktiv einen modernen, agilen und automatisierten Ansatz für Data Science ein., Führen Sie interne Schulungen und Präsentationen zu den Vorteilen und der Verwendung von MLOps-Tools durch.] Anforderungen: Kubernetes, AWS, MLOps, Datenwissenschaft, Kommunikationsfähigkeiten, Kubeflow, AWS SageMaker, KI, Bash Zusätzlich: Karrierewachstum, wettbewerbsfähige Vergütung.