MLOps inženieris

MLOps ir pārvaldības tehniku kopums dziļās mācīšanās vai ražošanas ML dzīves ciklam, kas veidots no mašīnmācīšanās vai ML un operācijām vai Ops. Šie ietver ML un DevOps metodes, kā arī datu inženierijas procesus mašīnmācīšanās modeļu izvietošanai un uzturēšanai ražošanā.

• Izstrādāt un ieviest mākoņa risinājumus, veidot MLOps mākoņos (AWS, Azure vai GCP)

• Veidot CI/CD caurplūdes orķestrāciju ar GitLab CI, GitHub Actions, Circle CI, Airflow vai līdzīgiem rīkiem

• Datu zinātnes modeļu pārskats, kodu refaktorizācija un optimizācija, konteinerizācija, izvietošana, versiju kontrole un kvalitātes uzraudzība

• Datu zinātnes modeļu testēšana, validācija un testu automatizācija

• Komunikācija ar datu zinātnieku, datu inženieru un arhitektu komandu, procesu dokumentēšana

• Spēja izstrādāt un ieviest mākoņa risinājumus un spēja veidot MLOps caurplūdes mākoņa risinājumos (AWS, MS Azure vai GCP)

• Pieredze ar MLOps ietvariem, piemēram, Kubeflow, MLFlow, DataRobot, Airflow utt., pieredze ar Docker un Kubernetes, OpenShift

• Programmēšanas valodas, piemēram, Python, Go, Ruby vai Bash, laba izpratne par Linux, zināšanas par ietvariem, piemēram, scikit-learn, Keras, PyTorch, Tensorflow utt.

• Spēja saprast rīkus, ko izmanto datu zinātnieki, un pieredze programmatūras izstrādē un testu automatizācijā

• Teicamas angļu valodas zināšanas, labas komunikācijas prasmes un spēja strādāt komandā

Priekšrocības

• Bakalaura grāds datorzinātnēs vai programmatūras inženierijā

• Pieredze ar AWS, MS Azure vai GCP pakalpojumiem.

• Būtu labi, ja ir kāda asociētā mākoņa sertifikācija

• Elastīga atvaļinājuma politika + veselības un ceļojumu apdrošināšana + pārcelšanās

• Darbs no mājām, elastīgi darba laiki

• Darbs ar Fortune 500 uzņēmumiem no dažādām nozarēm visā pasaulē

• Prasmju attīstības un apmācību iespējas, uzņēmuma apmaksātas sertifikācijas

• Iespējas karjeras izaugsmei

• Atvērta un iekļaujoša uzņēmuma kultūra