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KI/MLOps-Ingenieur in apolo.us

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apolo.us

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Kiew
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Standort: Remote Über uns:Bei Apolo setzen wir uns für die Vereinfachung von KI/ML-Vorgängen für Unternehmen ein. Indem wir die Herausforderungen bei der Bereitstellung von KI/ML in unterschiedlichen Umgebungen angehen, bieten wir kostengünstige und problemlose Lösungen. Unsere verwalteten Dienste und umfassenden Tools ermöglichen es Unternehmen, sich auf ihre Kernziele zu konzentrieren und eine nahtlose Einführung und Innovation von KI ohne betriebliche Komplexität sicherzustellen. Di

Standort: Remote

 

Über uns:

Bei Apolo setzen wir uns für die Vereinfachung von KI/ML-Vorgängen für Unternehmen ein. Indem wir die Herausforderungen bei der Bereitstellung von KI/ML in unterschiedlichen Umgebungen angehen, bieten wir kostengünstige und problemlose Lösungen. Unsere verwalteten Dienste und umfassenden Tools ermöglichen es Unternehmen, sich auf ihre Kernziele zu konzentrieren und eine nahtlose Einführung und Innovation von KI ohne betriebliche Komplexität sicherzustellen.

 

Die Rolle:

Wir suchen einen KI/MLOps-Ingenieur, der eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung und Weiterentwicklung unserer Produktergebnisse spielt. Diese Rolle erfordert technisches Fachwissen und eine proaktive Denkweise, die bereit ist, neue Technologien zu erforschen und auszuprobieren. Ideale Kandidaten sind einfallsreich, hervorragend in der Problemlösung und in der Lage, mit minimaler Aufsicht selbstständig zu arbeiten.

 

Aufgaben:

  • Erstellen Sie komplexe automatisierte, reproduzierbare Pipelines für den gesamten ML-Projektlebenszyklus, einschließlich Datenverwaltung, Experimente, Modellschulung, Bereitstellung und Überwachung in der Produktion
  • Erstellen Sie wiederverwendbare Integrationen und Anwendungen für jede Phase des ML-Projektlebenszyklus< /li>
  • Überwachen Sie die Landschaft der MLOps-Tools/-Ansätze, um aktiv Lösungen für verschiedene Domänenprobleme zu finden. 
  • Beteiligen Sie sich an der Entwicklung von MLOps-Plattformdiensten.
  • Kommunizieren Sie mit Endbenutzern, um deren Probleme zu verstehen Schwachstellen
  • Einbindung von Endbenutzern in die MLOps-Plattform

 

Qualifikationen:

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  • Verständnis des Lebenszyklus ML-gesteuerter Projekte
  • Wissen und praktische Erfahrung mit Kubernetes, Containerd/Docker, Helm, CI/CD-Praktiken, insbesondere mit GitHub-Aktionen
  • Grundlegendes Verständnis der Best Practices von MLOps (Daten- und Modellversionierung, Experimentverfolgung, Reproduzierbarkeit usw.)
  • Beherrscht Python für Skripterstellung, Automatisierung und Integration
  •  

    Wünschenswerte Fähigkeiten:

    • Netzwerk einschließlich TCP/IP, DNS, Lastausgleich und Anforderungsrouting, um einen sicheren und effizienten Netzwerkbetrieb zu gewährleisten
    • Erfahrung mit MLOps-Tools wie: Pachyderm, DVC, KubeFlow, Spark, MLFlow, Seldon oder deren Alternativen
    • Erfahrung mit der LLM-Bereitstellung in großem Maßstab

     

    < p>Was wir bieten:

    • Arbeiten Sie aus der Ferne und stellen Sie sicher, dass die Zeitzonen für eine effektive Zusammenarbeit aufeinander abgestimmt sind.
    • Bestimmen Sie die Richtung und den Erfolg des Produkts, indem Sie die Verantwortung übernehmen wesentlicher Komponenten.
    • Lösen Sie komplexe und innovative Herausforderungen.
    • Treten Sie einem unterstützenden und dynamischen Teamumfeld bei.
    • Erhalten Sie ein wettbewerbsfähiges Gehalts- und Leistungspaket.

     

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