Production ML Engineer: Real-Time Inference & MLOps in Katowice

Production ML Engineer: Real-Time Inference & MLOps in Katowice

Katowice Pełny etat 135000 - 165000 zł / rok (szac.) Zdalnie
E

W skrócie

  • Zadania: Projektuj, wdrażaj i utrzymuj systemy ML w czasie rzeczywistym.
  • Firma: Zohorecruit - innowacyjna firma technologiczna zdalna.
  • Benefity: Elastyczne godziny pracy, konkurencyjne wynagrodzenie i rozwój zawodowy.
  • Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami szybkiego rozwoju kariery.
  • Dlaczego ta praca: Pracuj z najnowszymi technologiami ML i wpływaj na realne projekty.
  • Kwalifikacje: Doświadczenie w inżynierii ML oraz umiejętności współpracy w zespole.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 135000 - 165000 zł za rok.

Zohorecruit is seeking a highly experienced Machine Learning Engineer for a remote role.

You will design, deploy, and maintain production-ready ML systems, taking models from experimentation to scalable, monitored environments.

Colaboration with Data Scientists, Data Engineers, and Platform teams is key to operationalizing ML models, building robust data pipelines, and implementing MLOps best practices.

#J-18808-Ljbffr

Production ML Engineer: Real-Time Inference & MLOps in Katowice – pracodawca: Empowers Staffing Inc.

Zohorecruit to doskonały pracodawca, który oferuje elastyczne warunki pracy w zdalnym środowisku, co pozwala na zachowanie równowagi między życiem zawodowym a prywatnym. Nasza kultura pracy opiera się na współpracy i innowacyjności, a pracownicy mają możliwość ciągłego rozwoju dzięki dostępowi do najnowszych technologii oraz szkoleń w dziedzinie ML i MLOps. Dołączając do nas, stajesz się częścią zespołu, który dąży do tworzenia zaawansowanych rozwiązań w obszarze sztucznej inteligencji, w inspirującym i wspierającym środowisku.

E

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny Empowers Staffing Inc.

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Production ML Engineer: Real-Time Inference & MLOps in Katowice

Machine Learning
MLOps
Model Deployment
Data Pipeline Development
Collaboration
Scalability
Monitoring Systems