Inżynier DevOps/MLOps (Azure) w Connectis_

Wspólnie z naszym Partnerem, dynamicznie rozwijającą się organizacją w branży ubezpieczeniowej poszukujemy osoby na stanowisko  DevOps/MLOps Engineer .

Specjalista będzie współpracował z działem zajmującym się obróbką danych dla całej grupy ubezpieczeniowej. Projekt koncentruje się na wdrożeniu uczenia maszynowego w celu skrócenia czasu przygotowywania danych.

Oferujemy: 

• Możliwość uczestnictwa w spotkaniach integracyjnych oraz meetupach technologicznych, gdzie będziesz mógł/mogła dzielić się wiedzą i doświadczeniem,
• Wsparcie indywidulanego opiekuna ds. kadr i HR, który zawsze jest dostępny, by pomóc Ci w sprawach związanych z pracą,
• Praca w modelu hybrydowym (4 dni zdalnie, 1 dzień z biura / tyg Warszawa lub Gdańsk)
• Stabilne i długoterminowe zatrudnienie w firmie o ugruntowanej pozycji na rynku,
• 5000 PLN za polecenie znajomego do któregokolwiek z naszych projektów,
• Dowolną formę współpracy: B2B, UoP lub UZ – Ty decydujesz
• Szybki, zdalny proces rekrutacyjny.

Jeśli jesteś gotów/a podjąć wyzwanie w dynamicznym środowisku i wnosić wartość do rozwijającego się projektu ubezpieczeniowego, czekamy na Twoją aplikację! Dołącz do naszej ekipy, gdzie innowacje i profesjonalizm idą w parze.

PROCES REKRUTACYJNY: 1. Wstępna 10-minutowa rozmowa telefoniczna po stronie Connectis 2. Rozmowa z działem HR po stronie Connectis, 3. Rozmowa techniczna po stronie Klienta – DECYZJA!

• Minimum 4 lata komercyjnego doświadczenia na stanowisku  DevOps/MLOps ,
• Doświadczenie w obsługiwaniu scenariuszy wnioskowania w czasie rzeczywistym za pomocą  Azure Machine Learning i  AKS
• Znajomość narzędzi, metod i frameworków używanych przez naukowców danych (np.  PyTorch i  TensorFlow )
• Głęboka wiedza na temat rozwoju oprogramowania i inżynierii w połączeniu z modelami ML,
• Doświadczenie w korzystaniu z popularnych frameworków MLOps, takich jak  MLFlo ,
• Znajomość programowania obiektowego w języku  Python i innych językach,
• Doświadczenie w tworzeniu  AML ,  Databricks, Dataiku i zarządzaniu API

Wspólnie z naszym Partnerem, dynamicznie rozwijającą się organizacją w branży ubezpieczeniowej poszukujemy osoby na stanowisko  DevOps/MLOps Engineer .

Specjalista będzie współpracował z działem zajmującym się obróbką danych dla całej grupy ubezpieczeniowej. Projekt koncentruje się na wdrożeniu uczenia maszynowego w celu skrócenia czasu przygotowywania danych.

Oferujemy: 

• Możliwość uczestnictwa w spotkaniach integracyjnych oraz meetupach technologicznych, gdzie będziesz mógł/mogła dzielić się wiedzą i doświadczeniem,
• Wsparcie indywidulanego opiekuna ds. kadr i HR, który zawsze jest dostępny, by pomóc Ci w sprawach związanych z pracą,
• Praca w modelu hybrydowym (4 dni zdalnie, 1 dzień z biura / tyg Warszawa lub Gdańsk)
• Stabilne i długoterminowe zatrudnienie w firmie o ugruntowanej pozycji na rynku,
• 5000 PLN za polecenie znajomego do któregokolwiek z naszych projektów,
• Dowolną formę współpracy: B2B, UoP lub UZ – Ty decydujesz
• Szybki, zdalny proces rekrutacyjny.

Jeśli jesteś gotów/a podjąć wyzwanie w dynamicznym środowisku i wnosić wartość do rozwijającego się projektu ubezpieczeniowego, czekamy na Twoją aplikację! Dołącz do naszej ekipy, gdzie innowacje i profesjonalizm idą w parze.

PROCES REKRUTACYJNY: 1. Wstępna 10-minutowa rozmowa telefoniczna po stronie Connectis 2. Rozmowa z działem HR po stronie Connectis, 3. Rozmowa techniczna po stronie Klienta – DECYZJA!

,[Odpowiadanie za cały cykl życia funkcjonalności – od rozwoju i testów jednostkowych po wdrożenie i testy integracyjne,, Opracowywanie i dzielenie się najlepszymi praktykami w zakresie zadań inżynierii ML z wewnętrzną społecznością MLOps,, Eksperckie doradztwo w zakresie dobrych praktyk MLOps, wykorzystujące istniejącą infrastrukturę chmury Azure,, Wdrażanie rozwiązań do obsługi, monitorowania i powiadamiania dla wdrażanych i testowanych pipeline’ów, Projektowanie i integracja workflow MLOps za pomocą wtyczki Dataiku, Tworzenie i automatyzacja pipeline’ów CI/CD w Azure DevOps] Вимоги: Python, DevOps, MLOps, Azure, Machine learning, PyTorch, TensorFlow, Databricks, API Бонуси та переваги: Sport subscription, Private healthcare, International projects.