עדיין מחפשים עבודה במנועי חיפוש? הגיע הזמן להשתדרג!
במקום לעבור לבד על אלפי מודעות, Jobify מנתחת את קורות החיים שלך ומציגה לך רק משרות שבאמת מתאימות לך.
מעל 80,000 משרות • 4,000 חדשות ביום
חינם. בלי פרסומות. בלי אותיות קטנות.
What you'll be doing:
End-to-End Project Ownership: Take charge of feature design from concept through to deployment, ensuring robust, scalable solutions in a complex and dynamic environment.
Pipeline & Infrastructure Development: Architect and implement advanced machine learning pipelines that efficiently manage and process massive data volumes.
Collaboration & Teamwork: Embrace a team-first mindset"there is no I in team"actively supporting your peers while continuously learning and striving for excellence.
Problem Solving: Utilize your analytical skills to navigate technical challenges and deliver high-quality results on schedule, all while taking full ownership of your projects.
What we're looking for:
4+ years as a Machine Learning Engineer.
6+ years of programming experience in Python, Java, or Scala.
4+ years of experience with AWS and general DevOps practices.
Deep understanding of distributed systems, object-oriented programming, and design patterns.
Proficiency with distributed compute frameworks such as Spark, Dask, or Ray.
Hands-on expertise in designing, training, and deploying machine learning models.
Proven experience in building data pipelines using Apache Airflow.
Familiarity with MLOps practices and open source ML libraries (e.g., MLflow, CatBoost, LightGBM, XGBoost, scikit-learn, NumPy, Pandas).
Hands-on experience with microservices architecture, cloud technologies, and containerization tools like Docker and Kubernetes.
You might also have:
Bachelor's or Master's degree in Computer Science or a related field is advantageous.
במקום לעבור לבד על אלפי מודעות, Jobify מנתחת את קורות החיים שלך ומציגה לך רק משרות שבאמת מתאימות לך.
מעל 80,000 משרות • 4,000 חדשות ביום
חינם. בלי פרסומות. בלי אותיות קטנות.