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ML OPS Consultant IRC169925 in GlobalLogic

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GlobalLogic
GlobalLogic
Product development company
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Fernarbeit

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Beschreibung: Wir suchen einen ML OPS (Associate / Consultant Level) für unser ehrgeiziges Projekt, das einem der Kunden unseres Fin-Tech-Portfolios gewidmet ist. MLOps schaffen eine neue intuitive Möglichkeit für Praktiker des maschinellen Lernens und Softwareentwickler, um zu entdecken, bauen und implementieren Sie ML in großem Maßstab. MLOps entwickeln eine hochmoderne Plattform für Data Scientists, Data Engineers, Machine Learning Engineers und Software Engineers zum Experimentieren, Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen in großem Maßstab mit AWS.

Beschreibung:

Wir suchen einen ML OPS (Associate / Consultant Level) für unser ehrgeiziges Projekt, das einem der Kunden unseres Fin-Tech-Portfolios gewidmet ist.

MLOps schaffen eine neue intuitive Möglichkeit für Praktiker des maschinellen Lernens und Softwareentwickler, ML in großem Maßstab zu entdecken, zu erstellen und einzusetzen. MLOps entwickeln eine hochmoderne Plattform für Data Scientists, Data Engineers, Machine Learning Engineers und Software Engineers zum Experimentieren, Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen in großem Maßstab mit AWS. Sie werden alle Best Practices der Softwareentwicklung im Bereich der Datenwissenschaft anwenden, was bedeutet, dass wir darauf abzielen, Daten-/Modellversionierung, Zusammenarbeit, Überwachung usw. auf intuitive Weise zu integrieren, die es unseren Benutzern ermöglicht, in diesem Bereich erfolgreich zu sein.

Als ML Engineer im MLOps-Team sind Sie ein wichtiger Stakeholder und tragen viel Verantwortung bei der Entwicklung des Backends auf AWS, um erstklassige Praktiken in den Bereichen Data Engineering und Machine Learning-Modellierung bereitzustellen.

Wir nutzen AWS und Sagemaker in Kombination mit vielen anderen AWS-Services, um unseren Kundenkonten weltweit ein SaaS-Produkt bereitzustellen.

Es ist eine großartige Chance, Teil eines verteilten, funktionsübergreifenden Teams mit Sitz in Polen zu werden. Dieses Projekt ist Teil des mehrjährigen Programmplans.

Anforderungen:

  • Haben Sie mehr als 3 Jahre Erfahrung in der Arbeit mit AWS (DS/ML Stack).
  • Solide PySpark-Kenntnisse.
  • ML Ops-Erfahrung: Kenntnis einer Vielzahl von maschinellen Lerntechniken + praktische Erfahrung mit Amazon Sagemaker.
  • Solide Erfahrung im Umgang mit LINUX-Software.
  • Gutes Verständnis des SDLC-Lebenszyklus (Entwicklung, Test, Preprod, Produktion und die CI/CD-Pipeline).
  • Vertraut mit Tools wie Git, Bash etc.
  • Teamplayer-Fähigkeiten mit der Fähigkeit, in einer verteilten Bereitstellungsumgebung zu arbeiten.
  • Analytisches Denkvermögen und Geschäftssinn.
  • Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch (schriftlich und mündlich).

Einstellungen:

Git, Bash, agile Praktiken

Aufgabenbereiche:

  • Sie entwerfen ML-Bereitstellungs- und Supportsysteme, einschließlich Architektur und Toolauswahl. Die spezifischen Tools können von der Umgebung und den Einschränkungen des Kunden abhängen (es wäre schön für unsere eigene geistige Gesundheit, wenn wir auf einen Cloud-agnostischen Stack standardisieren könnten, aber das ist eine laufende Diskussion).
  • Sie helfen dem Kunden bei der Bereitstellung und Einführung des MLOps-Systems. Unsere Bereitstellungsteams sind multidisziplinäre Scrum-Teams, daher wird nicht erwartet, dass der MLOps-Ingenieur das gesamte System selbst erstellt, sondern dass er die Gesamtarchitektur besitzt und sicherstellt, dass die zu erledigende Arbeit gut definiert ist und gut voranschreitet
  • Sie arbeiten mit Data-Science-Teams (sowohl dem Moov AI-Team als auch möglicherweise den Kunden) zusammen, um sicherzustellen, dass die Lösung das MLOps-System auf effiziente und angemessene Weise nutzt.

Was wir anbieten

Spannende Projekte: Mit Kunden aus allen Branchen und Sektoren bieten wir die Möglichkeit, mit den neuesten Technologien an marktbestimmenden Produkten zu arbeiten.

Kollaborative Umgebung: Sie können Ihre Fähigkeiten erweitern, indem Sie mit einem vielfältigen Team hochtalentierter Mitarbeiter in einer offenen, entspannten Umgebung zusammenarbeiten – oder sogar im Ausland in einem unserer globalen Zentren oder Kundeneinrichtungen!

Work-Life-Balance: GlobalLogic legt Wert auf Work-Life-Balance, weshalb wir flexible Arbeitszeiten anbieten.

Berufliche Entwicklung: Durch internationalen Wissensaustausch und berufliche Zertifizierungsmöglichkeiten entwickeln wir Wege, die Ihren individuellen Talenten entsprechen.

Hervorragende Leistungen: Wir bieten unseren Mitarbeitern private medizinische Versorgung, Sportstättenkarten, Gruppenlebensversicherung, Reiseversicherung, Umzugspaket, Essenszuschüsse und kulturelle Aktivitäten.

Fun Perks: Wir möchten, dass Sie sich bei Ihrer Arbeit wohlfühlen, deshalb schaffen wir eine gute Arbeitsumgebung mit Entspannungszonen, veranstalten soziale und teambildende Aktivitäten und füllen unsere Küche mit köstlichen Tees und Kaffees!

Über GlobalLogic

GlobalLogic ist ein führendes Unternehmen im Bereich Digital Engineering. Wir unterstützen Marken auf der ganzen Welt beim Design und Aufbau innovativer Produkte, Plattformen und digitaler Erlebnisse für die moderne Welt. Durch die Integration von Erlebnisdesign, komplexem Engineering und Datenexpertise helfen wir unseren Kunden, sich vorzustellen, was möglich ist, und beschleunigen ihren Übergang in die digitalen Unternehmen von morgen .GlobalLogic hat seinen Hauptsitz im Silicon Valley und betreibt Designstudios und Engineering-Zentren auf der ganzen Welt, die unser umfassendes Know-how auf Kunden in den Branchen Automobil, Kommunikation, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Fertigung, Medien und Unterhaltung, Halbleiter und Technologie ausdehnen.GlobalLogic ist ein Unternehmen der Hitachi Group, das unter Hitachi, Ltd. (TSE: 6501) firmiert und zu einer nachhaltigen Gesellschaft mit höherer Lebensqualität beiträgt, indem es als Social Innovation Business Innovationen durch Daten und Technologie vorantreibt.

Spezialisierungen: Linux
Schlüsselwörter: linux, amazonwebserviceaws, datascience, cloudml, amazonsagemaker

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