ml engineer
генерация резюме под вакансию
сопроводительное письмо
описание
The project involves turning complex data into production machine learning systems.
задачи
- Build production-grade ETL pipelines (Airflow / Kubeflow);
- Architect and automating ML-Ops pipelines in the cloud (GCP / Azure);
- Deploy, monitor and scale ML workloads with Docker & Kubernetes;
- Design RESTful APIs and reusable ML tooling;
- Speak at internal workshops, meetups and conferences.
требования
- 4+ Years of experience turning messy data into production ML systems;
- Proficiency in Python, Docker, Kubernetes, GCP/Azure, Airflow/Kubeflow, ETL, REST APIs, and ML/DL fundamentals;
- Fluent in English (B2);
- Nice to have: TensorFlow/PyTorch/Keras, Spark/Kafka/Flink, big data & NoSQL, IoT/Edge, open-source contributions.
условия
- Hybrid office in central Warsaw 2x/week (mandatory).
навыки
Если просят войти через iCloud, отправить коды из SMS, запустить код, что-то установить, перевести деньги или сделать что угодно, связанное с деньгами, не соглашайтесь: это признаки мошенничества.