Projekt dla klienta z branży farmaceutycznej. Zakłada wdrażanie nowoczesnych narzędzi, frameworków oraz platform MLOps w celu usprawnienia procesów Data Science, z naciskiem na automatyzację i zwiększenie dojrzałości MLOps w organizacji. Kluczowe obowiązki obejmują realizację backlogu działań, prowadzenie szkoleń oraz promowanie zwinnych, efektywnych metod pracy. Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za proaktywne wprowadzanie nowych rozwiązań oraz współpracę z zespołami w celu implementacji i optymalizacji procesów.
Praca 100% zdalna.
responsibilities :
Badanie i wdrażanie narzędzi, frameworków oraz platform MLOps na potrzeby projektów Data Science.
Realizacja backlogu działań w celu podniesienia dojrzałości MLOps w organizacji.
Proaktywne wprowadzanie nowoczesnego, zwinnego i zautomatyzowanego podejścia do Data Science.
Prowadzenie wewnętrznych szkoleń i prezentacji na temat korzyści i zastosowania narzędzi MLOps.
requirements-expected :
Doświadczenie w pracy z Kubernetes.
Doświadczenie w operacjonalizacji projektów Data Science (MLOps) przy użyciu co najmniej jednego z popularnych frameworków lub platform (np. Kubeflow, AWS Sagemaker).
Dobra znajomość koncepcji ML i AI oraz praktyczne doświadczenie w rozwijaniu modeli ML.
Biegłość w Pythonie zarówno w kontekście ML, jak i automatyzacji. Dobra znajomość Bash oraz narzędzi wiersza poleceń systemu Unix.
Doświadczenie w implementacji pipelineów CI/CD/CT.
