Usiamo cookie tecnici e il registro anonimo delle visite di Zorky. Yandex Metrica (dati conservati su server in Russia) funziona solo con il tuo consenso. Non vendiamo mai dati. Ulteriori informazioni su cookie e statistiche.
Zorky è in modalità test: è tutto gratuito. Le offerte e le pagine delle aziende sono aperte a tutti; i link agli annunci e la tua selezione personale si aprono dopo la registrazione. Registrati →
← Tutte le offerte

Technical Architect - ML

PrincipalremoteUSA - Remote, US1 sett. fa
Analisi del mercato
📊 DevOps / SRE: stipendi e domanda sul mercato
Stack
airflowapi gatewayawscdkci/cdcloudcloudwatchdatabricksdevopseksgrafanahelm
Dettagli
Experience
8+ years
Practices
CI/CD, DevOps, LLMOps, MLOps
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

While technology is the heart of our business, a global and diverse culture is the heart of our success. We love our people and we take pride in catering them to a culture built on transparency, diversity, integrity, learning and growth. If working in an environment that encourages you to innovate and excel, not just in professional but personal life, interests you- you would enjoy your career with Quantiphi!

Must have skills &

Qualifications

8+ years working in ML/AI engineering or MLOps roles with strong architecture exposure. Strong expertise in AWS cloud-native ML stack , including: SageMaker(primary), EKS, Lambda, API Gateway, CI/CD (CodeBuild/Code

Pipeline or equivalent) Hands-on experience with at least one major MLOps toolset and awareness of alternatives: M

Lflow, Kubeflow, SageMaker Pipelines, Airflow, BentoML, K

Serve, Seldon. Deep understanding of model lifecycle management (feature engineering->training → registry → deployment → monitoring). Experience implementing or supporting LLMOps pipelines , including: prompt versioning, evaluation metrics, automation frameworks Deep understanding of ML lifecycle : data ingestion, feature engineering, training, evaluation, model packaging, CI/CD, drift detection, monitoring, and governance.

Strong experience with AWS SageMaker (Pipelines, Feature Store, Model Registry, Model Monitor). Experience implementing ML CI/CD pipelines including automated training, testing, validation, model promotion, and endpoint deployment. Experie

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