Machine Learning Opeartions

Cégünk egy tapasztalt és motivált kollégát keres Machine Learning Operations munkakörbe, aki segít nekünk a Machine Learning modellek fejlesztésében és üzemeltetésében a teljes életciklusuk során. Ha szenvedélyesen érdeklődsz a gépi tanulás és az operatív fejlesztés iránt, várjuk jelentkezésed!

Főbb feladatok:

• Gépi tanulási modellek bevezetése, üzemeltetése és karbantartása a termelési környezetekben.
• Automatizált ML modellek telepítése, skálázása és monitorozása a CI/CD pipeline-ok használatával.
• Az adatok és modellek életciklusa során biztosítani a folyamatos integrációt és deploy-t.
• Együttműködés a fejlesztőkkel, adatkutatókkal és IT csapatokkal a modellek hatékony telepítése és integrálása érdekében.
• A gépi tanulási modellek teljesítményének monitorozása, hibák azonosítása és gyors reagálás a problémákra.
• A termelési környezetek optimalizálása és a skálázhatóság biztosítása.
• Modellek frissítése és folyamatos fejlesztése, hogy azok mindig megfeleljenek az üzleti igényeknek.
• A modellek biztonsági és adatvédelmi követelményeinek betartása.
• Automatizálás és infrastruktúra mint kód (Infrastructure as Code) alkalmazása.

Elvárások:

• Felsőfokú végzettség informatikai, mérnöki vagy hasonló területen.
• Legalább 2-3 év tapasztalat gépi tanulás, DevOps vagy MLOps területen.
• Kommunikációképes angol nyelvtudás és preferáltan német nyelvtudás
• Jártasság Python, Bash vagy más script nyelvek használatában.
• Tapasztalat a gépi tanulási modellek fejlesztésében, deploy-ában és üzemeltetésében.
• Ismeretek a CI/CD folyamatokban és automatizált tesztelésben.
• Tapasztalat felhőalapú platformokkal (AWS, GCP, Azure) és ML modellek üzemeltetésében.
• Képesség komplex rendszerek skálázására és optimalizálására.
• Ismeretek konténerizációs technológiákban (Docker, Kubernetes).
• ArgoCD és ArgoWorkflow ismeretek
• Kiváló problémamegoldó és analitikai képességek.
• Csapatmunkára való készség és kommunikációs készség.

Előny:

• Tapasztalat adatkezelési rendszerekben és nagy adathalmazok kezelésében.
• Ismeretek az MLOps keretrendszerekben, mint pl. Azure Devops Tools és Azure Machine Leraning Studio 
• Tapasztalat monitoring eszközök (pl. Prometheus, Grafana) használatában.
• Fejlett ismeretek a verziókezelésben (Git).
• Részletes ismeretek a gépi tanulási modellek optimalizálásában és finomhangolásában.