Ingénieur MLOps Sénior

Van expérimenter vers la production. Modèle de fourgon vers le modèle.
Est-ce qu'un ingénieur MLOps a réussi à ce que l'apprentissage automatique ne se retrouve pas dans les notebooks, mais qu'il se passe en production ?
Les organisations aideront-elles AI à se lancer, à se lancer et à se lancer dans la création de secteurs tels que la banque, l'assurance, l'énergie et le commerce électronique ?
Nous sommes également intéressés par un ingénieur MLOps senior en technologie, qui examine et combine directement.

Jouw rol – van model naar productie
En outre, l'ingénieur MLOps senior a conçu des modèles d'apprentissage automatique conçus pour des opérations de production robustes. J'ai travaillé sur l'architecture ML, les pipelines et les processus CI/CD pour le suivi complet du cycle de vie : formation et déploiement jusqu'à la surveillance et l'optimisation.
J'ai commencé à créer des plates-formes cloud, des infrastructures de données et des IA similaires, et nous vous invitons à les utiliser pour travailler dans la pratique. Avec l'aide d'un groupe technique et d'une grande capacité de communication, je peux vous aider à faire face à mes attentes en matière de développement de nos propositions MLOps.

Que je fais

• Leyde et la réalisation de projets MLOps avec l'accent mis sur la planification et la période intermédiaire

• Créer et mettre en œuvre des architectures ML et des pipelines pour la formation, le déploiement, l'inférence et la surveillance.

• Enrichir et optimiser les processus CI/CD pour l'apprentissage automatique

• Automatisation des flux de travail ML sur les plates-formes de données cloud et comme Azure, AWS, Databricks, Snowflake et Dataiku.

• Surveiller et optimiser les performances du modèle, assurer la stabilité de la production

• Meilleures pratiques de Coachen van Collega et delen van

• Meebouwen aan MLOps-services, propositions et duurzame klantrelaties

Wat jij meebrengt

• Master Afgeronde en Data Science, Informatica de vergelijkbaar

• Au moins 5 ans d'expérience avec MLOps, ingénierie des données de la production ML.

• Connaissance approfondie de l'architecture ML, des pipelines et des stratégies de déploiement

• Gestion de la conteneurisation et de la stratégie d'entreprise (Docker, Kubernetes)

• Utilisation d'outils CI/CD au-delà du ML (GitHub Actions, GitLab CI/CD, Azure DevOps de Jenkins)

• Assurer la surveillance et l'observabilité, éviter la dérive des modèles et la qualité des données

• Testé avec les outils d'orchestration tels que MLflow, Kubeflow Pipelines, Airflow of Prefect

• Kennis propose des solutions d'optimisation des performances pour la formation distribuée, la mise à l'échelle du GPU et la compression de modèles

• Utilisation des plateformes cloud (Azure, AWS) et des services ML comme Azure ML de SageMaker

• Rejoignez les plates-formes de données telles que Databricks, Snowflake of Dataiku.

• Utilisation d'Infrastructure as Code (Terraform, ARM of Bicep)

• De solides compétences en Python utilisant PyTorch de TensorFlow

• Bases de l'ingénierie des données (ETL/ELT, streaming, Spark)

• Assurez-vous de la sécurité, de la confidentialité et de la conformité avec les procédures AI

• Je kunt des connaissances techniques complexes détenues par les entreprises et les parties prenantes

• Un état d'esprit global axé sur la qualité, la continuité et l'organisation

Travailler avec vous
Les Pays-Bas travaillent dans une équipe compacte de données et d'IA à l'échelle mondiale. Nous combinons des projets de projets avec des outils de produits : une infrastructure ML simple avec des blocs d'opérations MLOps simples.
Nous travaillons de manière pragmatique et axée sur les résultats. Il n'y a aucune hiérarchie de logiciels, mais une courte ligne, propre et ruimte om te verbeteren.

Wat je van ons mag verwachten

• Vaste contrat de 32 à 40 heures par semaine

• 27 jours de vacances et 4 jours d'études par année

• 3 600 € de budget personnel par an

• Réglementation de la mobilité avec location automatique de l'abonnement OV

• Travaux d'atelier et travaux flexibles

• Bon règlement des pensions et aanvullende verzekeringen

• Culture ouverte avec un véritable enseignement

• Doorgroeimogelijkheden aux Pays-Bas et à l'international (plus de 11 000 collègues en Europe)

J'ai également imaginé une culture pour faire le même travail :

• ONEadesso – même joueur

• Pratique – pragmatisch et oplossingsgericht

• Simple – ouvert en duidelijk

• Ouvert d'esprit : recherchez des idées

Klaar voor je volgende étape?
Avez-vous un ingénieur MLOps senior qui recherchera des solutions d'IA et entrera en production ? Dan nous a fait graag Kennis.

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Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/adesso-netherlands/senior-mlops-engineer-utrecht-492602)