Główny inżynier MLOps w hubQuest w hubQuest

Zapraszamy do dołączenia do jednostki Global Analytics naszego partnera, która jest globalnym, scentralizowanym zespołem, którego ambicją jest wzmacnianie procesu podejmowania decyzji w oparciu o dane oraz rozwój inteligentnych produktów związanych z danymi do codziennych operacji. 

Obecnie poszukujemy głównego inżyniera MLOps, ponieważ wspieramy naszego partnera w rozwoju jednostki Global Analytics, która jest globalnym, scentralizowanym zespołem, którego ambicją jest wzmacnianie podejmowania decyzji w oparciu o dane oraz rozwój inteligentnych produktów danych do codziennych operacji.

Istotą zespołu jest duch innowacyjności, który przenika całą firmę, pielęgnując podejście „data-first” w każdym aspekcie biznesu. Od sprzedaży i logistyki po marketing i zakupy – nasze inteligentne produkty do przetwarzania danych odegrały kluczową rolę w szybkim rozwoju i doskonałości operacyjnej. Ponieważ zespół rozwija swoje rozwiązania analityczne w skali globalnej, poszukujemy doświadczonego głównego inżyniera MLOps.

Zespół Global Analytics to zróżnicowany zespół składający się z badaczy danych, inżynierów danych, specjalistów ds. analityki biznesowej i tłumaczy analityki, działający na trzech kontynentach i w pięciu krajach. Jej etos opiera się na wspieraniu współpracy, stymulowaniu innowacji i zapewnianiu niezawodności. Wspólnie dążymy do przekształcenia całej organizacji w lidera w podejmowaniu decyzji w oparciu o dane, wykorzystując globalną różnorodność do stawiania czoła wyzwaniom i tworzenia wartości.

Zespół ma dużą swobodę w kształtowaniu tego, szczególnie w zakresie wykorzystania narzędzi i technologii, ale także poprzez wprowadzanie nowych koncepcji, rozwiązań i sposobów pracy.

• zaawansowany stopień naukowy w dziedzinie informatyki, statystyki lub pokrewnej dziedziny STEM
• co najmniej 4-letnie doświadczenie inżynierskie ML lub wsparcie inżynieryjne dla doświadczenie w zakresie analityki danych w środowisku przemysłowym/komercyjnym
• doświadczenie w korzystaniu z usług i infrastruktury w chmurze Azure
• doświadczenie w operacjonalizacji projektów Data Science z wykorzystaniem Azure
• doświadczenie we wdrażaniu modele ML do produkcji i zarządzania nimi
• zaawansowana umiejętność programowania w Pythonie wraz ze znajomością stosu Python ML
• zaawansowana znajomość narzędzi i metod DevOps takich jak Docker, Kubernetes, potoki CI/CD < /li>
• umiejętność tworzenia i rozwijania w potokach CI/CD, które pozwalają na kontrolowane i ciągłe ulepszanie istniejących prac oraz nowych funkcji zarówno na etapie programowania, jak i produkcji
• dobra znajomość algorytmów uczenia maszynowego, ML i koncepcji AI oraz praktyczne doświadczenie w opracowywaniu modeli ML
• doświadczenie w budowaniu i optymalizowaniu potoków danych, architektur i zbiorów danych
• silne umiejętności inżynierii oprogramowania (w tym testowanie jednostkowe, OOP)< /li>
• doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych za pomocą platformy Spark i RDBM
• doświadczenie w pracy z systemami wersjonowania (np. Git)
• umiejętność pisania wysokiej jakości, dobrze udokumentowanego i przetestowanego kodu dla usług oprogramowania
• doświadczenie we wdrażaniu na produkcję i umiejętność planowania produktu z uwzględnieniem szerszego krajobrazu technicznego (umiejętność projektować i dostarczać produkt zgodnie z podejściem modułowym)
• doświadczenie w pracy w firmie sśrodowisko startupowe lub organizacje o kulturze zwinnej, w zespołach cross-funkcjonalnych
• profesjonalne podejście i orientacja na usługi
• gracz zespołowy
• umiejętność samodzielnej pracy w celu dostarczania złożone projekty
• biegła znajomość języka angielskiego, ponieważ prawie cały czas będziesz komunikować się po angielsku

Zapraszamy do dołączenia do jednostki Global Analytics naszego partnera, która jest globalnym, scentralizowanym zespołem z ambicją jest wzmocnienie procesu podejmowania decyzji w oparciu o dane oraz rozwój inteligentnych produktów związanych z danymi do codziennych operacji. 

Obecnie poszukujemy głównego inżyniera MLOps, ponieważ wspieramy naszego partnera w rozwoju jednostki Global Analytics, która jest globalnym, scentralizowanym zespołem, którego ambicją jest wzmacnianie decyzji opartych na danych -tworzenie i rozwój inteligentnych produktów związanych z danymi do codziennych operacji.

Istotą zespołu jest duch innowacyjności, który przenika całą firmę, pielęgnując podejście „data-first” w każdym aspekcie biznesu. Od sprzedaży i logistyki po marketing i zakupy – nasze inteligentne produkty do przetwarzania danych odegrały kluczową rolę w szybkim rozwoju i doskonałości operacyjnej. Ponieważ zespół rozwija swoje rozwiązania analityczne w skali globalnej, poszukujemy doświadczonego głównego inżyniera MLOps.

Zespół Global Analytics to zróżnicowany zespół składający się z badaczy danych, inżynierów danych, specjalistów ds. analityki biznesowej i tłumaczy analityki, działający na trzech kontynentach i w pięciu krajach. Jej etos opiera się na wspieraniu współpracy, stymulowaniu innowacji i zapewnianiu niezawodności. Wspólnie dążymy do przekształcenia całej organizacji w lidera w podejmowaniu decyzji w oparciu o dane, wykorzystując globalną różnorodność do stawiania czoła wyzwaniom i tworzenia wartości.

Zespół ma dużą swobodę w kształtowaniu tego, szczególnie w zakresie wykorzystania narzędzi i technologii, ale także poprzez wprowadzanie nowych koncepcji, rozwiązań i sposobów pracy.

,[rozumienie problemów biznesowych i projektowanie inteligentnych produktów danych we współpracy z Data Scientistami, projektowanie, wdrażanie i ulepszanie frameworków MLOps dla projektów Data Science zgodnie z najlepszymi praktykami, projektowanie i rozwój Azure infrastruktura chmurowa oparta na opracowywaniu i wdrażaniu aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, praca nad projektowaniem i budowaniem hostowanych w chmurze Azure, zautomatyzowanych potoków, które uruchamiają, monitorują i przekwalifikowują modele nauki o danych dla aplikacji biznesowych, wspierają inżynierów danych w zakresie pozyskiwania i przetwarzania danych, automatyzacji przepływu pracy, tworzenia i utrzymywania przepływy pracy do szkolenia, testowania i wdrażania modeli data science do środowiska produkcyjnego w ścisłej współpracy z Data Scientistami i Data Engineerami, wspierające zarządzanie cyklem życia wdrożonych aplikacji ML (np. nowościami, zarządzanie zmianami, monitorowanie i rozwiązywanie problemów), udział we wdrażaniu frameworków do pomiaru i optymalizacja jakości wdrażanych rozwiązań]
Wymagania: Python, MLOps, Kubernetes, Docker, Spark, DevOps, narzędzia DevOps, Azure, Machine learning
Narzędzia: Agile, Scrum.
Dodatkowo: Abonament sportowy, Prywatna opieka medyczna, Budżet szkoleniowy, Małe zespoły, Projekt międzynarodowycts, Bezpłatna kawa, Parking dla rowerów, Bezpłatne napoje, Szkolenia wewnętrzne, Własne dni hakerskie, Nowoczesne biuro, Brak dress code’u.