projektowanie, rozwój i utrzymanie infrastruktury MLOps/LLMOps oraz platformy AI
budowa skalowalnego środowiska do trenowania i serwowania modeli z wykorzystaniem Azure Machine Learning, Azure AI Foundry oraz Kubernetes/AKS
tworzenie i rozwój pipeline'ów CI/CD/CT, obejmujących automatyczne testowanie, trening oraz wersjonowanie danych i modeli z wykorzystaniem m.in. DVC i MLflow
przygotowywanie obrazów Docker oraz wdrażanie modeli AI/GenAI na klastrach Kubernetes
integracja środowiska chmurowego z systemami on-premise
rozwój monitoringu i observability modeli, w tym wykrywanie Data Drift i Model Drift, logowanie oraz alertowanie
MLOps Engineer (Machine Learning, MLFlow, Kubernetes, DVC) Miejsce pracy: Wrocław Technologies we use Expected - Git - Kubernetes - Docker - TensorFlow Optional - Git - Kubernetes - Docker - TensorFlow - Django Operating system - Linux About the project Your Role As an MLOps Engineer, you will ensure that machine learning ...
MLOps Engineer (Machine Learning, MLFlow, Kubernetes, DVC) Miejsce pracy: Gdańsk Technologies we use Expected - Git - Kubernetes - Docker - TensorFlow Optional - Git - Kubernetes - Docker - TensorFlow - Django Operating system - Linux About the project Your Role As an MLOps Engineer, you will ensure that machine learning ...
Machine Learning Engineer / MLOps Miejsce pracy: Warszawa Technologies we use Expected - Python - Docker - Kubernetes - Apache Airflow - Kubeflow - Git - Unix - Linux - Microsoft Azure Optional - Keras - Tensor-flow - PyTorch - Spark - Kafka - Hadoop - Google Cloud Platform Operating system - Windows - Linux About the project ...
... Python., Supporting onboarding of new datasets (US, APAC regions)., Collaborating with data architects and analytics teams., Contributing to future Data Science and MLOps foundations., Working under capacity constraints and optimizing performance and resource usage.] Requirements: Python, CI/CD, Azure, AWS, GCP, Spark, MLOps, ...
... Tworzenie wielokrotnego użytku zestawów testowych, szablonów ewaluacyjnych oraz rozwiązań typu Controls-as-Code. Minimum 5 lat doświadczenia jako Machine Learning Engineer, MLOps Engineer lub Data Scientist, w tym praktycznego doświadczenia z systemami produkcyjnymi., Bardzo dobrej znajomości Pythona oraz doświadczenia w automatyzacji ...
... Bedrock, ECS, EKS, API, REST, Web Services, Swagger UI, FastAPI, Java, Spring Boot, mikrousługi, CI/CD About the project, We are seeking an experienced ML/AI Engineer to join a team delivering production-grade artificial intelligence solutions for a large insurance company. This engagement supports a major insurance company ...
... offer by EY GDS Poland – a member of the global integrated service delivery center network by EY. The opportunity We are seeking a highly skilled Senior GenAI Engineer with at least 3 years of experience in Data Science, Machine Learning and key areas such as NLP, Generative AI, LLMs and MLOps. The ideal candidate will design ...
... case planning and implementation., Experience using AI coding assistants (e.g., Claude Code) in software development., Knowledge of AI governance, security, and MLOps/LLMOps practices., Very good English skills What we offer, Hybrid working model, Dynamic and innovation-driven engineering environment, Full-time job agreement ...
... case planning and implementation., Experience using AI coding assistants (e.g., Claude Code) in software development., Knowledge of AI governance, security, and MLOps/LLMOps practices., Very good English skills What we offer, Hybrid working model, Dynamic and innovation-driven engineering environment, Full-time job agreement ...
... potoków przetwarzania danych (data pipelines) oraz infrastruktury dla rozproszonego uczenia maszynowego i systemów rekomendacyjnych., Wdrażanie rozwiązań z zakresu MLOps, w tym walidacji danych, monitorowania modeli oraz zarządzania ich cyklem życia w środowisku produkcyjnym., Tworzenie i optymalizacja procesów ETL/ELT w środowiskach ...
... potoków przetwarzania danych (data pipelines) oraz infrastruktury dla rozproszonego uczenia maszynowego i systemów rekomendacyjnych., Wdrażanie rozwiązań z zakresu MLOps, w tym walidacji danych, monitorowania modeli oraz zarządzania ich cyklem życia w środowisku produkcyjnym., Tworzenie i optymalizacja procesów ETL/ELT w środowiskach ...