51230 MLOps / Data Scientist
Summary
MLOps Specialist/Data Scientist supporting a project team building decision engines and predictive models. Day to day: designing MLOps environments, CI/CD pipelines, and model lifecycle/deployment monitoring on cloud platforms (Azure, Fabric, SAS Viya). Hybrid work in Warsaw (1 day in office, 4 remote).
Podsumowanie: Rola MLOps Specialist/Data Scientist ma na celu wsparcie zespołu projektowego w opracowywaniu procesów związanych z budowaniem silników decyzyjnych i modeli prognostycznych. Specjalista w tej roli będzie odpowiedzialny za implementację mechanizmów MLOps na platformie chmurowej.
Zakres odpowiedzialności:
Projektowanie, budowa i rozwój środowisk MLOps wspierających wdrażanie, automatyzację oraz utrzymanie modeli Machine Learning i silników decyzyjnych.
Opracowywanie, wdrażanie i monitorowanie procesów związanych z pełnym cyklem życia modeli analitycznych.
Tworzenie, rozwój i utrzymanie procesów CI/CD oraz automatyzacji wdrożeń rozwiązań ML zgodnie z dobrymi praktykami DevOps i MLOps.
Projektowanie i implementacja procesów na platformach chmurowych i analitycznych (Azure, Fabric, SAS Viya) dla zespołu MLOps.
Analiza potrzeb rozwojowych platformy oraz projektowanie i wdrażanie rozwiązań usprawniających procesy budowy silników decyzyjnych i modeli predykcyjnych.
Analiza nowych technologii i usług chmurowych oraz rekomendowanie ich zastosowania w architekturze rozwiązań Machine Learning i AI.
Wymagania (Must Haves):
Wykształcenie wyższe z zakresu data science, ekonometrii, statystyki, matematyki, fizyki lub pokrewnych obszarów.
Minimum 2-letnie doświadczenie w obszarze MLOps, Machine Learning lub Data Engineering.
Znajomość środowisk chmurowych Azure i ekosystemu Microsoft.
Umiejętność programowania w Pythonie.
Znajomość Git oraz procesów CI/CD.
Doświadczenie w pracy z SAS VIYA, Azure ML, Databricks, Fabric lub podobnymi platformami analitycznymi.
Rozumienie zagadnień związanych z deploymentem, monitoringiem i zarządzaniem cyklem życia modeli.
Umiejętność samodzielnej analizy nowych technologii i proponowania ich zastosowania biznesowego.
Wymagania (Nice to Haves):
Znajomość dodatkowych narzędzi analitycznych i frameworków.
Doświadczenie w pracy w metodykach Agile.
Inne szczegóły:
Miejsce świadczenia usług: Hybrydowy model pracy w Warszawie (1 dzień w biurze, 4 dni zdalnie).
Usługi świadczone z terytorium Polski.