Informacje o stanowisku

Chcesz wdrażać modele ML? Masz doświadczenie w sektorze bankowym i fascynują Cię technologie chmurowe? Dołącz do j‑labs!

• Projekt wykorzystuje narzędzia Machine Learning (ML) w celu poprawy wykrywania oraz zmniejszenia liczby przestępstw finansowych.
• Rozbudowa i rozwój nowej architektury i procesów MLOps.
• Współpraca z zespołem Data Scientists w celu przekształcania złożonych modeli ML w rozwiązania produkcyjne. Zespół skupia się na wdrażaniu, utrzymaniu i optymalizacji modeli.
• Projekt daje możliwość budowania wydajnych i skalowalnych pipeline’ów Machine Learning na platformie Google Cloud, zapewniając jednocześnie integrację ze środowiskami lokalnymi.
• Lokalizacja: Kraków , hybryda – 1x w tygodniu praca z biura.

Twoje zadania

• Ścisła współpraca z zespołem Data Scientists w celu przygotowania i wstępnego przetwarzania danych do treningu i oceny modeli.
• Wdrażanie i zarządzanie modelami ML na platformie Vertex AI w GCP, zapewniając ich wydajność i skalowalność.
• Opracowywanie technik wizualizacji i wyjaśniania zachowań modeli, aby zapewnić przejrzystość i odpowiedzialność modelu zgodnie z wytycznymi PRA S51/23.
• Współpraca z zespołami infrastruktury i DevOps w celu ustalenia wydajnych strategii wdrażania i skalowania.
• Budowanie i utrzymywanie pipeline’ów do treningu, strojenia i wdrażania modeli z wykorzystaniem komponentów Vertex AI i narzędzi GCP, takich jak Cloud Composer, przy użyciu Pythona, Javy i Big Query.
• Implementowanie zautomatyzowanego monitoringu, aby śledzić wydajność modeli i identyfikować potencjalne problemy.
• Opracowywanie i utrzymywanie kontroli jakości danych oraz walidacji, w tym rekonsyliacji, zgodnie z zasadami kontroli jakości danych i przechowywania danych.
• Wdrażanie solidnych środków ochrony danych, aby chronić wrażliwe informacje i modele.
• Ustanowienie i utrzymywanie najlepszych praktyk w zakresie MLOps, w tym kontrola wersji, pipeline’y CI/CD oraz rejestr modeli i punkty końcowe Vertex AI.
• Implementowanie narzędzi MLOps w celu uproszczenia procesu rozwoju modeli, treningu, strojenia, wdrażania, monitorowania i wyjaśniania.
• Identyfikowanie i rozwiązywanie problemów związanych z wydajnością modeli ML i pipeline’ów.
• Rozwiązywanie problemów związanych z ML, aby zapewnić optymalną wydajność modeli i optymalizację kosztów.

Wymagania

• Minimum 8 lat doświadczenia w programowaniu w języku Python – wiedza na poziomie eksperta.
• Doświadczenie w pracy z GCP , w tym BigQuery, Cloud Composer i Vertex AI .
• Biegłość w inżynierii danych i rozwoju pipeline’ów .
• Doświadczenie w zakresie zasad i narzędzi MLOps .
• Doskonałe umiejętności komunikacyjne, silne umiejętności analityczne i rozwiązywania problemów.
• Znajomość języka angielskiego i polskiego – poziom min. B2/C1.

Mile widziane

• Doświadczenie w projektowaniu, tworzeniu oraz utrzymywaniu rozproszonych systemów w języku Java.

Jak przebiega rekrutacja

1. Wysyłasz CV
2. Rozmowa rekrutacyjna
3. Weryfikacja techniczna
4. Rozmowa z partnerem
5. Otrzymujesz ofertę pracy
6. Witamy się w naszym zespole!

Masz pytania?

Nasze Rekruterki i nasi Rekruterzy znają IT

Kraków - Oferty pracy w okolicznych lokalizacjach