Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Architect - Machine Learning (MLOps Specialist)

hybrid2 LocationsСкор 55/1002д назад
Аналитика рынка
📊 DevOps / SRE: зарплаты и спрос на рынке
Стек
mlopsairflowapi gatewayawscdkci/cdcloudcloudwatchdatabricksdatadogdevopsecs
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
While technology is the heart of our business, a global and diverse culture is the heart of our success. We love our people and we take pride in catering them to a culture built on transparency, diversity, integrity, learning and growth. If working in an environment that encourages you to innovate and excel, not just in professional but personal life, interests you- you would enjoy your career with Quantiphi! Role : Architect - Machine Learning Experience: 7-14 Years Location: Mumbai/Bangalore Must have skills & Qualifications 8+ years working in ML/AI engineering or MLOps roles with strong architecture exposure. Strong expertise in AWS cloud-native ML stack , including: EKS (primary), ECS, Lambda, API Gateway, CI/CD (CodeBuild/CodePipeline or equivalent) Hands-on experience with at least one major MLOps toolset and awareness of alternatives: MLflow, Kubeflow, SageMaker Pipelines, Airflow, BentoML, KServe, Seldon Deep understanding of model lifecycle management (training → registry → deployment → monitoring). Experience implementing or supporting LLMOps pipelines , including: prompt versioning, evaluation metrics, automation frameworks Deep understanding of ML lifecycle : data ingestion, feature engineering, training, evaluation, model packaging, CI/CD, drift detection, monitoring, and governance. Strong experience with AWS SageMaker (Training, Processing, Batch Transform, Pipelines, Feature Store, Model Registry, Model Monitor). Experience implementing ML CI/CD pipelines in
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs