Architecte MLops

Dołącz do Talan jako Architekt MLOps

O Talan

Talan, lider w dziedzinie innowacji technologicznych i konsultingu transformacyjnego, od ponad dwóch dekad wspiera przedsiębiorstwa i organy rządowe na całym świecie. Z obecnością na pięciu kontynentach, Talan prowadzi biznesy przez technologiczne zmiany takie jak Big Data, IoT, Blockchain i Sztuczna Inteligencja. Antycypując przychód w wysokości 600 milionów euro w 2023 roku, i celując w ponad miliard do 2025 roku, Talan integruje innowacje w samym sercu swoich inicjatyw rozwojowych.

Opis stanowiska

Talan aktywnie poszukuje Architekta MLOps, aby przyczynić się do dążenia naszego wiodącego klienta z sektora ubezpieczeń do hiper-automatyzacji wewnętrznych procesów.

Przegląd roli:

Architekt MLOps będzie odgrywał kluczową rolę w opracowywaniu rozwiązań uczenia maszynowego od przygotowania danych po wdrożenie produkcyjne. Będziesz ściśle współpracować z naukowcami danych, aby operacjonalizować rozwiązania AI w różnych dziedzinach biznesowych, takich jak technologia cyfrowa, marketing, sprzedaż, nauki aktuarialne i operacje, obejmujące wszystkie aspekty ubezpieczeń.

Kluczowe obowiązki:

• Prowadzenie zespołu w wykorzystaniu technologii takich jak AWS Sagemaker, MLFlow i Python/R/SQL do operacjonalizacji rozwiązań opartych na AI.
• Zapewnianie efektywnego przygotowania danych za pomocą ramy inżynieryjnej DWA.
• Utrzymywanie wysokich standardów inżynieryjnych dla modeli opracowanych przez naukowców danych.
• Wsparcie naukowców danych w korzystaniu z usług API z chmur lub bibliotek open source dla rozwoju rozwiązania.
• Zapewnienie kompleksowej dokumentacji rozwiązań AI.
• Współpraca z naukowcami danych przy mandatach analizy/rozwoju, korzystając z AWS Sagemaker i Anaconda Enterprise.
• Optymalizacja i wykorzystywanie dostępnych technologii w sposób efektywny.

Wymagania:

• Minimum 10 lat doświadczenia na podobnym stanowisku.
• Udokumentowane doświadczenie z AWS Sagemaker.
• Doskonałe zrozumienie technik sztucznej inteligencji.
• Ekspertyza w najlepszych praktykach inżynierii oprogramowania do strukturyzowania kodu źródłowego.
• Głęboka znajomość inżynierii danych.
• Zrozumienie wyzwań związanych z przygotowaniem danych dla sztucznej inteligencji.
• Znajomość Pythona i/lub R, narzędzi i praktyk DevOps (GitHub, Jenkins), MLFlow i Anaconda Enterprise.

Dodatkowe korzyści z dołączenia do Talan

• Angażowanie się w firmę, która stawia innowacje w centrum swojej działalności, inwestując w przełomowe technologie dla swoich klientów.
• Bycie częścią dynamicznych zespołów, gdzie rola każdego współpracownika