Wir verwenden technische Cookies und das anonymisierte Besuchsprotokoll von Zorky. Yandex Metrica (Daten werden auf Servern in Russland gespeichert) läuft nur mit Ihrer Einwilligung. Wir verkaufen keine Daten. Mehr zu Cookies und Statistik.
Zorky läuft im Testmodus — alles ist kostenlos. Stellen und Unternehmensseiten sind für alle offen; Links zu den Anzeigen und Ihre persönliche Stellenauswahl gibt es nach der Registrierung. Registrieren →
← Alle Stellen

AI / MLOps Engineer

MiddleremoteGdańsk, PL →vor 1 T.
Markteinblicke
📊 DevOps / SRE: Gehälter und Nachfrage am Markt
Stack
PythonAILLMGenerative AIRAGGoogle Vertex AIAWS BedrockOpenAI APIAzure OpenAIagileairflowaws
Details
Erfahrung
ab 3 Jahren
Methoden
Agile, CI/CD, DevOps, MLOps
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

We are looking for an experienced AI / MLOps Engineer to help design, deploy and operate production-grade AI platforms and machine learning solutions. If you are passionate about Machine Learning, Cloud technologies, automation, and modern AI operations, we'd love to hear from you. Key

Responsibilities

Design and implement scalable ML pipelines for training, deployment, and monitoring Automate data ingestion, preprocessing, and feature engineering workflows Integrate AI/ML models into enterprise applications and APIs Develop and maintain CI/CD pipelines for Machine Learning systems Monitor model performance, detect model drift, and automate retraining processes Deploy AI workloads using Docker and Kubernetes Ensure security, compliance, and operational excellence across AI services Collaborate closely with Data Scientists, DevOps Engineers, Software Developers, and business stakeholders Required Skills 3+ years of experience in AI/ML Engineering, MLOps, Machine Learning Engineering, or related roles Strong Python programming skills Experience deploying ML models into production environments Hands-on experience with Azure, AWS, or GCP Solid knowledge of Docker, Kubernetes, and CI/CD practices Experience with monitoring and observability tools Understanding of software engineering best practices and infrastructure automation Experience working in Agile environments Technologies We Use Python TensorFlow PyTorch Scikit-Learn M

Lflow Kubeflow Apache Airflow Docker Kubernetes Micros

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.
Dieses Stellenangebot melden
Dringende Frage? Schreiben Sie @termdocs