MLOps Engineer

Incorta to nowoczesna platforma analityki danych i business intelligence, znana z szybkiego dostarczania wartości biznesowej z danych transakcyjnych. Jako pierwszy prawdziwy przełom w analityce danych od dwóch dekad, Incorta zapewnia zintegrowane, kompleksowe doświadczenie danych - od pozyskiwania i wzbogacania danych po wizualizację i udostępnianie wyników. Nasza platforma skraca czas wdrożenia projektu z miesięcy do tygodni, oferuje rewolucyjne prędkości zapytań i utrzymuje jednolite, centralne źródło prawdy dla wielu zadań, w tym business intelligence, analityki i uczenia maszynowego.

Nasza usługa w chmurze rozszerza nasze możliwości dotarcia do firm różnej wielkości, czyniąc Incorta najbardziej efektywnym kosztowo, elastycznym i wpływowym rozwiązaniem analitycznym dostępnym na rynku. Z wskaźnikiem konwersji klientów wynoszącym 90% i wskaźnikiem retencji powyżej 98%, możemy poszczycić się budowaniem długotrwałych relacji z klientami.

Szukamy wysoko wykwalifikowanego i zmotywowanego inżyniera MLOps do naszego zespołu. W tej kluczowej roli będziesz mostem między opracowywaniem modeli uczenia maszynowego a wdrażaniem operacyjnym, ściśle współpracując z data scientistami i inżynierami, aby zautomatyzować i usprawnić integrację modeli ML w naszych środowiskach produkcyjnych.

• Tworzenie, konstruowanie, testowanie i utrzymywanie architektur takich jak bazy danych i systemy przetwarzania na dużą skalę.
• Ułatwiają wdrażanie modeli uczenia maszynowego na skalę w środowiskach produkcyjnych.
• Wdrażanie zautomatyzowanych pipeline'ów do trenowania, walidacji i wdrażania modeli z wykorzystaniem praktyk CI/CD.
• Monitorowanie, zarządzanie i optymalizacja wydajności wdrożonych modeli, zapewniając, że działają one efektywnie i niezawodnie.
• Współpraca z data scientistami w celu wdrażania modeli uczenia maszynowego wykorzystujących dane strukturalne i niestrukturalne.
• Udoskonalanie procedur zbierania danych, aby zawierały wszystkie istotne informacje do budowy systemów analitycznych.
• Wdrażanie systemów monitorowania w celu śledzenia wydajności modeli i jakości danych.
• Zapewnienie zgodności z politykami zarządzania i bezpieczeństwa danych.
• Aktualizowanie się z najnowszymi trendami technologicznymi i innowacjami w dziedzinie MLOps, ML, AI i usług w chmurze.

• Tytuł licencjata z informatyki, inżynierii lub pokrewnej dziedziny.
• Duże doświadczenie w pracy z Pythonem, R lub innym językiem skryptowym.
• Umiejętność zrozumienia narzędzi używanych przez data scientistów oraz doświadczenie w tworzeniu oprogramowania i automatyzacji testów.
• Doświadczenie w tworzeniu niestandardowych integracji między systemami opartymi na chmurze z wykorzystaniem API.
• Biegłość w technologiach konteneryzacji i orkiestracji (np. Docker, Kubernetes).
• Doświadczenie z usługami chmurowymi (AWS, Azure, GCP) będzie dodatkowym atutem.
• Znajomość narzędzi CI/CD (np. Jenkins, GitLab CI, CircleCI) i infrastruktury jako kodu (np. Terraform, Ansible).
• Doskonałe umiejętności rozwiązywania problemów i rozwiązywania usterek.
• Mocne umiejętności komunikacyjne i współpracy.