Мы используем технические cookie и обезличенный журнал посещений Zorky. Яндекс Метрику (данные хранятся на серверах в РФ) включаем только с вашего согласия. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. Вакансии и страницы компаний открыты всем; ссылки на объявления и личная подборка — после регистрации. Зарегистрироваться →
← Все вакансии

Head of Machine Learning & MLOps Engineer

LeadremoteKraków, PL →4д назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
Machine LearningAIManagementmlops
Условия
Английский
B2, обязателен
Практики
MLOps
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание

Hello, We are called People More because we treat our employees with respect, but also because the projects we work on are for people and should be easy and pleasant to use. We are technological, but we look at the bigger picture :) The company is made up of people with a huge client base in the country and abroad, for whom we build projects from scratch (UX, UI, frontend, backend, mobile) or in part. We work directly for our clients and also support our partners in their own solutions.

This ensures a wide range of projects and the ability to change! We work with clients all over the world. For the project that we are working on with our partner, we are looking for Head of Machine Learning & MLOps Engineer.

Your duties will include: Building and leading the ML & MLOps team from the ground up, including recruitment, team development, and establishing engineering standards. Developing a modern, production-ready ML platform covering model serving, monitoring, reproducibility, and automated retraining. Designing and overseeing credit-scoring and decisioning models, including rigorous validation, champion/challenger testing, and explainability.

Establishing model development standards and validation methodologies aligned with regulatory and model-risk requirements. Designing and implementing agentic ML systems, including orchestration, guardrails, automated evaluations, human-in-the-loop checkpoints, and observability. Managing agent-based model iteration, monitoring, and observab

Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Пожаловаться на вакансию
Срочный вопрос? Напишите @termdocs