Machine Learning Engineer

Clurgo to firma stworzona przez developerów dla developerów. Nasze zespoły łączą pełne spektrum kompetencji - od rozwoju oprogramowania i infrastruktury, przez analizę oraz testy, aż po strategiczne zarządzanie produktem i procesami. Realizujemy różnorodne projekty IT dla klientów z wielu branż, dbając o dobre praktyki programistyczne i zachowanie work-life balance. Tworzymy rozwiązania, które mają znaczenie - dla firm w Polsce i na całym świecie. ✅ Dołącz do projektu realizowanego dla dużej organizacji z sektora ubezpieczeniowego, w którym będziesz łączyć kompetencje MLOps i Data Engineering. Będziesz odpowiadać za rozwój i automatyzację procesów związanych z cyklem życia modeli Machine Learning, wykorzystując SAS Viya oraz usługi Microsoft Azure. Rola obejmuje budowę pipeline’ów danych i ML, wdrażanie modeli, automatyzację procesów CI/CD oraz monitoring i utrzymanie rozwiązań działających produkcyjnie.✅Technologie i narzędzia: Python, Azure ML, Azure Functions, Azure SQL, Databricks, Azure DevOps, CI/CD, SAS Viya Szukamy Ciebie, jeśli:👉 masz minimum 2 lata doświadczenia w obszarze MLOps lub Data Engineering i pracowałeś/aś z rozwiązaniami Machine Learning👉 znasz Microsoft Azure i usługi wykorzystywane w rozwiązaniach Data/ML, w szczególności Azure Machine Learning👉 bardzo dobrze znasz Python i wykorzystujesz go do automatyzacji, przetwarzania danych oraz pracy z rozwiązaniami ML👉 masz doświadczenie w pracy z SAS Viya lub Databricks, w szczególności w kontekście rozwiązań Data/ML👉 masz doświadczenie z CI/CD oraz automatyzacją procesów wdrażania modeli i komponentów platformy👉 potrafisz monitorować działanie procesów i modeli, diagnozować problemy oraz dbać o stabilność rozwiązań produkcyjnych Zadania:projektowanie, budowa i rozwój środowisk MLOps wspierających wdrażanie, automatyzację oraz utrzymanie modeli Machine Learning i silników decyzyjnychopracowywanie, wdrażanie i monitorowanie procesów związanych z pełnym cyklem życia modeli analitycznychtworzenie, rozwój i utrzymanie procesów CI/CD oraz automatyzacji wdrożeń rozwiązań ML zgodnie z dobrymi praktykami DevOps i ML

Opsprojektowanie i implementacja procesów na platformach chmurowych i analitycznych (Azure, Fabric, SAS Viya) na potrzeby zespołu ML

Opsanaliza potrzeb rozwojowych platformy oraz projektowanie i wdrażanie rozwiązań usprawniających procesy budowy silników decyzyjnych, modeli predykcyjnych oraz integrujących środowiska on-prem z cloudanaliza nowych technologii i usług chmurowych oraz rekomendowanie ich zastosowania w architekturze rozwiązań Machine Learning i AI Czego możesz się spodziewać:współpracy w oparciu o kontrakt B2Bpracy hybrydowej 1x tydzień z biura w Warszawieprofesjonalnego procesu rekrutacyjnego – zawsze otrzymasz od nas feedback niezależnie od decyzji