(Fließend Ukrainisch) DevOps Engineer (Bereitstellung von KI-Apps) in Outstaff Your Team

Wir suchen einen ehrgeizigen und kreativen DevOps Engineer, der von KI begeistert ist, schwierige Herausforderungen liebt und bereit ist, innovative Lösungen im Bereich der künstlichen Intelligenz umzusetzen.

Produkt: wurde entwickelt, um die Unterstützung (Textkommunikation) für gängige CRM-Systeme mithilfe von ML zu automatisieren. Das Produkt wird in Produktion genommen.

Team: Unser Team verfügt bereits über einen erfahrenen CEO und STO mit einem Hintergrund in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen, Front-End- und Back-End-Entwicklern, einem Ingenieur für maschinelles Lernen und einem Marketingmanager und Designer. 

Was wir tun werden:

• Aufbau und Wartung der ML-Infrastruktur aus vorgefertigten Lösungen und Pipelines;
• Unterstützung der Bereitstellung und Überwachung von ML-Modellen in der Produktion;
• Arbeiten Sie mit Datenwissenschaftlern und Softwareentwicklern zusammen, um eine nahtlose Integration von ML-Modellen sicherzustellen;
• CI/CD-Pipelines für ML-Projekte implementieren und pflegen;
• Beseitigen Sie Probleme im Zusammenhang mit der Leistung und Bereitstellung von ML-Modellen.
• Aktualisieren Sie die Dokumentation und nutzen Sie Best Practices von MLOps-Prozessen;
• Beeinflussen Sie die Projektstrategie und führen Sie ein Brainstorming mit dem Team durch.

Anforderungen

Wichtig und erforderlich:

• 1-1 .5 Jahre kommerzielle Erfahrung in einer verwandten Rolle (z. B. ML-Ingenieur, Dateningenieur, DevOps-Ingenieur);
• Praktische Erfahrung in der Bereitstellung und Unterstützung von ML-Modellen in der Produktion;
• Erfahrung mit Überwachungs- und Protokollierungstools (z. B. Prometheus, Grafana, ELK Stack);
• Erfahrung mit gängigen ML-Frameworks und -Bibliotheken (z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn);
• Solide Erfahrung mit Python;
• Erfahrung mit Skriptsprachen (zum Beispiel Bash);
• Erfahrung in der Arbeit mit einer der wichtigsten Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Azure, Google Cloud);
• Grundlegendes Verständnis von MLOps-Praktiken und -Tools (z. B. MLflow, Kubeflow);
• Grundkenntnisse über CI/CD-Pipelines und Tools (z. B. Jenkins, GitLab CI);
• Verständnis von Containerisierungstechnologien (z. B. Docker) und Orchestrierungstools (z. B. Kubernetes);
• Verständnis von ML-Cloud-Diensten (z. B. AWS SageMaker, Azure ML, Google AI Platform);
• Sichere Git-Kenntnisse und Verständnis für Branching, Merging und Pull Requests.

Wird von Vorteil sein:

• Erfahrung mit verteilten Computing-Frameworks (z. B. Apache Spark) ;
• Kenntnisse über Interpretierbarkeits- und Erklärbarkeitstechniken von Modellen;
• Vertrautheit mit automatisierten Test- und Qualitätssicherungspraktiken von ML-Modellen;
• Kenntnisse über Datenverarbeitungskonzepte und -tools (z. B. ETL-Prozesse, Datenspeicherung);
• Sinn für Humor 😊

Vorteile

Wir bieten:

• Wettbewerbsfähige Vergütung in USD;
• Fähigkeit, die Produktarchitektur zu beeinflussen;
• Viele interessante Aufgaben und Kommunikation mit dem Team;
• Angemessen,freundliches Management und keine Bürokratie;
• Remote-Arbeit in der Ukraine oder anderswo in einer nahegelegenen Zeitzone;
• Atmosphäre eines gemütlichen Startups mit Stabilität durch eine Holding.