Starszy inżynier MLOps 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 starszego 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 oparte na danych 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 starszego 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.

• wyższe wykształcenie w dziedzinie informatyki, statystyki lub pokrewnej dziedziny STEM
• co najmniej 3 lata doświadczenia w inżynierii ML lub wsparcie inżynieryjne w zakresie analityki danych w środowisku przemysłowym/komercyjnym
• doświadczenie w korzystaniu z usług i infrastruktury w chmurze Azure
• doświadczenie w operacjonalizacji projektów Data Science przy użyciu Azure
• doświadczenie we wdrażaniu modeli ML na produkcję i zarządzaniu nimi
• zaawansowana umiejętność programowania w Pythonie wraz ze znajomością stosu Python ML
• zaawansowana znajomość narzędzi i metod DevOps takich jak Docker, Kubernetes, CI /Potoki CD
• umiejętność tworzenia i rozwijania potoków CI/CD, które pozwalają na kontrolowane i ciągłe ulepszanie istniejących prac oraz nowe funkcje zarówno na etapie projektowania, jak i produkcji
• dobre zrozumienie maszyny algorytmy uczenia się, koncepcje ML i 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)
• doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych poprzez Spark i RDBM
• doświadczenie w systemach 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 zaprojektować i dostarczyć produkt zgodnie m.inpodejście odularne)
• doświadczenie w pracy w środowisku start-upowym lub organizacjach o kulturze zwinnej, w zespołach cross-funkcjonalnych
• profesjonalne podejście i orientacja na usługi
• zespół gracz
• umiejętność samodzielnej pracy przy realizacji złożonych projektów
• biegła znajomość języka angielskiego, ponieważ niemal cały czas będziesz komunikować się po angielsku

Zapraszamy do dołączenia jednostka Global Analytics naszego partnera, która jest globalnym, scentralizowanym zespołem, którego ambicją jest wzmocnienie procesu decyzyjnego opartego na danych i rozwój inteligentnych produktów związanych z danymi do codziennych operacji.

Obecnie poszukujemy starszego 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 starszego 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 w środowisku produkcyjnym 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 wdrożonych rozwiązań] Narzędzia: Python, MLOps, Kubernetes, Docker, Spark, DevOps, narzędzia DevOps, Azure, Machine learning Інструменти: Agile, Scrum. Bonusy: Abonament sportowy, Prywatna opieka zdrowotna, Budżet szkoleniowy, Małe zespoły, Inprojekty międzynarodowe, Bezpłatna kawa, Parking dla rowerów, Darmowe napoje, Szkolenia wewnętrzne, Własne dni hackerskie, Nowoczesne biuro, Brak dress code’u.