RITS Group to firma informatyczna, która oferuje najwyższej jakości usługi programistyczne zarówno dla rynku polskiego, jak i międzynarodowego. Jesteśmy dumni, że należymy do grona najszybciej rozwijających się spółek technologicznych. Naszym priorytetem jest jakość oraz innowacyjność dostarczanych rozwiązań, a nasza kultura organizacyjna opiera się na zaufaniu, współpracy i ciągłym doskonaleniu.
Data Scientist - pharma
Oferujemy
MLOps Engineer
Lokalizacja: 100% zdalnie
Forma współpracy: B2B
Stawka: do 1400 zł/md
O projekcie
Dołącz do zespołu naszego klienta, aby tworzyć zaawansowane rozwiązania predictive maintenance dla precyzyjnych urządzeń diagnostycznych, zapewniając niezawodne działanie kluczowego sprzętu wtedy, gdy ma to największe znaczenie.
Jako Data Scientist z silnym podejściem MLOps nie będziesz jedynie budować modeli „w próżni”. Będziesz odpowiedzialny za cały cykl życia rozwiązania - od badań nad algorytmami predykcyjnymi wykrywającymi awarie urządzeń po projektowanie zautomatyzowanych pipeline’ów wdrażających te modele. Twoja praca bezpośrednio przełoży się na zwiększenie niezawodności narzędzi diagnostycznych używanych w laboratoriach i szpitalach na całym świecie.
Obowiązki
- Badanie oraz wdrażanie narzędzi i frameworków MLOps
- Podnoszenie dojrzałości MLOps w realizowanych projektach
- Promowanie zwinnych i zautomatyzowanych praktyk w obszarze Data Science
- Prowadzenie wewnętrznych szkoleń z zakresu MLOps
Wymagania
- Wykształcenie wyższe w obszarze Data Engineering, Computer Science, Statistics, Mathematics, Information Systems lub pokrewnym (lub równoważne doświadczenie praktyczne)
- Minimum 5 lat doświadczenia zawodowego w obszarze Data Science / Machine Learning Engineering, w tym praca z systemami produkcyjnymi ML
- Udokumentowana realizacja projektów w obszarach: Computer Vision, NLP lub predictive modelling
- Doświadczenie w pełnym cyklu ML/MLOps: od przygotowania danych, przez trening modeli, po wdrożenie i utrzymanie w środowisku produkcyjnym
- Umiejętność projektowania, dokumentowania i komunikowania architektury modeli oraz pipeline’ów danych
- Praktyka w pracy z chmurą (preferowane AWS), w tym AWS SageMaker
- Znajomość frameworków deep learning: TensorFlow lub PyTorch
- Doświadczenie w MLOps i narzędziach: MLflow (eksperymenty i zarządzanie modelami) oraz GitLab CI/CD (automatyzacja wdrożeń)
- Znajomość narzędzi wspierających pipeline’y danych: Docker, Kubernetes, Ansible, Bamboo, Git
- Bardzo dobra znajomość Python (lub R) wraz z bibliotekami data science
- Znajomość SQL na poziomie średniozaawansowanym
- Solidne rozumienie podstaw Data Science: podział train/test, overfitting, klasyfikacja, klasteryzacja itd.
- Umiejętność przekładania wymagań biznesowych na zadania techniczne i współpracy ze stakeholderami
- Doświadczenie w pracy w metodykach Agile
- Umiejętność mentoringu i wsparcia zespołów (data scientists, data engineers, MLOps engineers)
- Odpowiedzialność, rzetelność oraz orientacja na cele i rozwiązywanie problemów
- Bardzo dobra komunikacja i zdolność wyjaśniania złożonych zagadnień technicznych
Mile widziane:
- Wykształcenie magisterskie lub doktoranckie w AI, Machine Learning, Computer Science lub pokrewnym
- Doświadczenie w narzędziach monitoringu modeli: Prometheus, Grafana, Evidently AI
Nie zwlekaj i zaaplikuj już teraz!
Ta rola nie dla Ciebie, ale masz znajomego, który by się sprawdził? Poleć go i zgarnij nawet 5000 zł.