Wymagania

Technologie wymagane

GenAI

Vertex AI

Vertex Pipelines

BigQuery

IAM

Network

Compute

Storage

Python

MLOps

CI/CD

Azure DevOps

Docker

System operacyjny

Windows

Nasze wymagania

• doświadczenie w zakresie produkcyjnego wdrażania modeli ML lub GenAI,
• bardzo dobra znajomość języka Python ze zrozumieniem jego ekosystemu w zakresie ML,
• doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu chmurowych rozwiązań, ze szczególnym uwzględnieniem platformy GCP (Vertex AI, Vertex Pipelines, BigQuery, IAM, Network, Compute, Storage),
• bardzo dobre zrozumienie zasad MLOps, projektowania potoków CI/CD pipeline z użyciem AzureDevops,
• doświadczenie w tworzeniu obrazów Docker i ich wdrażaniu, w tym znajomość bash oraz Helm,
• doskonałe umiejętności komunikacyjne ze zdolnością wyjaśniania złożonych architektur interesariuszom z technicznych i biznesowych obszarów.

Twój zakres obowiązków

• projektowanie, dokumentowanie i rozwijanie skalowalnej architektury ML/GenAI na platformie GCP, skupiając się na wydajności, bezpieczeństwie i kosztach,
• tworzenie infrastruktury wspierającej zarządzanie całym cyklem życia modeli, od eksperymentu, przez trening, ewaluację, aż po wdrożenie i monitorowanie, z użyciem narzędzi takich jak Vertex AI Pipelines, Vertex AI Experiments,
• tworzenie, zarządzanie i zarządzanie obrazami Docker oraz ich wdrażanie na klastrach Kubernetes,
• utrzymanie i rozwój wewnętrznej aplikacji CLI (Command Line Interface), która wspiera Data Scientistów w efektywnym monitorowaniu, diagnozowaniu i zarządzaniu rozwojem wdrożonych modeli,
• ścisła współpraca z Data Scientistami i interesariuszami biznesowymi w celu przełożenia wymagań biznesowych na skuteczne rozwiązania techniczne.