Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

Lead ML Operations Engineer

LeadBangalore, IN →1 tydz. temu
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
awsazurecloudhadoopjavamlopspythonsagemakersparksql
Szczegóły
Praktyki
MLOps
Wykształcenie
Magister
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

About Signify Through bold discovery and cutting-edge innovation, we lead an industry that is vital for the future of our planet: lighting. Through our leadership in connected lighting and the Internet of Things, we're breaking new ground in data analytics, AI, and smart solutions for homes, offices, cities, and beyond. At Signify, you can shape tomorrow by building on our incredible 125+ year legacy while working toward even bolder sustainability goals.

Our culture of continuous learning, creativity, and commitment to diversity and inclusion empowers you to grow your skills and career. Join us, and together, we’ll transform our industry, making a lasting difference for brighter lives and a better world. More about the role Job Summary Develops and maintains Machine Learning (ML) infrastructure to support scalable and efficient model deployment.

Monitors and optimizes machine learning models in production environments to ensure high performance and reliability. Collaborates with data scientists and engineers to implement best practices for model integration and data processing. Key Areas of Responsibility • Designs and implements scalable machine learning infrastructure for seamless model deployment.

• Monitors and optimizes the performance of machine learning models in production environments. • Develops automated processes for continuous integration and delivery of machine learning models. • Ensures data processing pipelines are robust and scalable for model training and pr

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.
Zgłoś tę ofertę
Pilne pytanie? Napisz @termdocs