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

Technical Architect - ML

PrincipalremoteUSA - Remote, US2 tydz. temu
Analityka rynku
📊 DevOps / SRE: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
airflowapi gatewayawscdkci/cdcloudcloudwatchdatabricksdevopseksgrafanahelm
Szczegóły
Doświadczenie
od 8 lat
Praktyki
CI/CD, DevOps, LLMOps, MLOps
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

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 […]!

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

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