Wir verwenden technische Cookies und Besuchsstatistik: Yandex Metrica und das anonymisierte Besuchsprotokoll von Zorky. Wir verkaufen niemals Daten. Mehr zu Cookies und Statistik.
Zorky läuft im Testmodus — alles ist kostenlos. Diese Website ist nur eine Demo: Firmennamen, Links und Ihre persönliche Stellenauswahl werden nach der Registrierung freigeschaltet. Registrieren →
ZorkyZorky
Deutsch
@termdocs
← Alle Stellen

MLOps Engineer

MiddleWarszawa, PL →vor 2 Wo.
Markteinblicke
📊 AI / ML / Data Science: Gehälter und Nachfrage am Markt
Stack
AzureAzure Machine learningDockerKubernetesCI/CDAzure DevOpsMLOpsaksansibleawsazureci/cd
Details
Methoden
CI/CD, MLOps, DevOps, LLMOps
Unternehmen und Link anzeigen
Kostenlos, nach der Anmeldung.
Bewerben
Laden Sie Ihren Lebenslauf hoch — Arbeitgeber und Recruiter aus verschiedenen Ländern, die Ihr Profil suchen, können Sie direkt kontaktieren.
Lebenslauf senden →
Beschreibung
Wspólnie z naszym Partnerem z branży ubezpieczeń poszukujemy doświadczonego/ej specjalisty/ki do świadczenia usług jako MLOps Engineer . Projekt dotyczy strategicznego programu transformacyjnego realizowanego na styku biznesu i technologii. Nasz klient tworzy nowoczesny ekosystem obsługi szkód i świadczeń oparty na danych, automatyzacji, AI oraz procesach workflow. 💡 ZAKRES USŁUG: Automatyzacja procesów CI/CD/CT: Implementacja potoków (pipelines) CI/CD dla rozwiązań ML, obejmujących automatyczne testowanie, wersjonowanie danych i modeli (DVC, MLflow) oraz Continuous Training (CT). Projektowanie i budowa infrastruktury MLOps/LLMOps: Tworzenie skalowalnego środowiska do trenowania i serwowania modeli przy użyciu Azure Machine Learning, Azure AI Foundry oraz Kubernetes (AKS). Konteneryzacja i orkiestracja: Przygotowywanie obrazów Docker dla modeli AI/GenAI oraz zarządzanie ich wdrożeniami na klastrach Kubernetes w architekturze hybrydowej (integracja z systemami on-premise). Optymalizacja kosztów i wydajności: Zarządzanie zasobami chmurowymi Azure, optymalizacja czasu inferencji modeli oraz skalowanie infrastruktury w zależności od obciążenia. 🔍 WYMAGANE KOMPETENCJE: Minimum 3 lata doświadczenia w obszarze MLOps, Machine Learning lub Data Engineering Głęboka znajomość Azure (w szczególności Azure ML , AKS, Azure Container Registry ) lub GCP/AWS z gotowością do szybkiego wejścia w Azure. Praktyczna obsługa MLflow , Kubeflow lub rozwiązań natywnych chmury do zarządzania cyklem życ
Vollständige Beschreibung, Unternehmen und Bewerbungslink — nach der Anmeldung. Anmelden
Kontaktdaten des Arbeitgebers (E-Mail/Telefon/Telegram) sind in der öffentlichen Vorschau ausgeblendet. Senden Sie Ihren Lebenslauf — dann können Arbeitgeber Sie direkt kontaktieren.
Dringende Frage? Schreiben Sie @termdocs