Używamy techniczne pliki cookie i statystyki odwiedzin: Yandex Metrica i zanonimizowany dziennik odwiedzin Zorky. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Ta strona to tylko demo: nazwy firm, linki i osobiste zestawienie ofert otwierają się po rejestracji. Zarejestruj się →
ZorkyZorky
Polski
@termdocs
← Wszystkie oferty

Sr. Machine Learning Engineer

Senioroffice178 700 USD · okres nie podany2 Locationsdziś
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
airflowawscloudgcpgrafanakafkakubernetesprefectprometheuspythonpytorchspark
Szczegóły
Angielski
wymagany
Wykształcenie
Licencjat / inżynier lub równoważne doświadczenie
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
The opportunity Unity's ML Engineering Infrastructure team builds the platform that powers machine learning across the company, from feature generation and training data pipelines to distributed training, experimentation, and model serving. We're looking for a Machine Learning Engineer to help build the platform behind our product intelligence, production ML models, and the teams that develop them. Operating at scale across batch and streaming data, our systems power large-scale training, feature generation, and experimentation. You'll work across the full ML infrastructure stack, from data and feature pipelines to distributed training, orchestration, serving, and observability, going wherever the team needs you most. This role suits someone curious and eager to learn who picks up new tools quickly. Working closely with your manager and experienced engineers, you'll take on well-scoped projects and deliver them end-to-end using your own judgment, keeping both the day-to-day details and the broader direction of the platform in view. What you'll be doing Build and maintain data and feature pipelines that generate training datasets for machine learning models and experimentation Develop and improve infrastructure for distributed training workflows Build and operate multi-stage ML pipelines using workflow orchestration tools Contribute to model serving and deployment infrastructure, helping models move reliably from training into production Improve reproducibility and reliability
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs