Usiamo cookie tecnici e statistiche delle visite: Yandex Metrica e il registro anonimizzato delle visite di Zorky. Non vendiamo mai dati. Ulteriori informazioni su cookie e statistiche.
Zorky è in modalità di prova: tutto è gratuito. Questo sito è solo una demo: nomi delle aziende, link e il tuo feed personale si sbloccano dopo la registrazione. Registrati →
ZorkyZorky
Italiano
@termdocs
← Tutte le offerte

MLOps Engineer

MiddleWarszawa, PL →2 sett. fa
Analisi del mercato
📊 AI / ML / Data Science: stipendi e domanda sul mercato
Stack
AzureAzure Machine learningDockerKubernetesCI/CDAzure DevOpsMLOpsaksansibleawsazureci/cd
Dettagli
Practices
CI/CD, MLOps, DevOps, LLMOps
Mostra azienda e link
Gratis, dopo l'accesso.
Candidati
Carica il tuo CV: datori di lavoro e recruiter di diversi paesi che cercano il tuo profilo potranno contattarti direttamente.
Invia il tuo CV →
Descrizione
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
Descrizione completa, azienda e link per candidarti: dopo l'accesso. Accedi
I contatti del datore di lavoro (email/telefono/telegram) sono nascosti nell'anteprima pubblica. Invia il tuo CV così i datori di lavoro possono contattarti direttamente.
Domanda urgente? Scrivi a @termdocs