Używamy techniczne pliki cookie i statystyki odwiedzin: Yandex Metrica i zanonimizowany dziennik odwiedzin Zorky. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Ta strona to tylko demo: nazwy firm, linki i osobiste zestawienie ofert otwierają się po rejestracji. Zarejestruj się →
ZorkyZorky
Polski
@termdocs
← Wszystkie oferty

Data Scientist / Machine Learning Engineer

MiddleremoteBrazil, BRdziś
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
agileairflowawsazureclouddbtgitllmmlflowmlopspythonsagemaker
Szczegóły
Wymiar pracy
Pełny etat
Doświadczenie
od 2 lat
Angielski
mile widziany
Praktyki
Agile, MLOps
Strefa czasowa
US
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
📌 Position: Data Scientist - Machine Learning (Production & AI) Location: Remote from LATAM Contract Type: Full-time contractor (via In All Media) Time Zone Alignment: US Time Zones (Central Time) 🧭 About In All Media In All Media is a global technology and design firm focused on building impactful digital solutions through remote, distributed teams across LATAM. We partner with international clients across industries, providing long-term technical expertise, product innovation, and team augmentation. 🚀 Project Overview The project centers on building, scaling, and maintaining end-to-end production machine learning pipelines and infrastructure in a cloud-native setting. The primary goal is to empower data-driven decision-making across the enterprise by delivering robust, scalable ML solutions. In this role, you will bridge model experimentation with production deployment, helping the team advance its core predictive algorithms while expanding into modern AI and LLM-driven capabilities. 🔍 Key Responsibilities ML Model Development & Deployment: Develop, deploy, and maintain production-grade Machine Learning (ML) models in cloud environments beyond local notebook development. Feature Engineering & EDA: Perform Exploratory Data Analysis (EDA) and design feature engineering pipelines to support production ML workflows. Pipeline Infrastructure: Build, maintain, and optimize data pipelines that feed and sustain ML models in production. Model Monitoring & Maintenance: Monitor model p
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs