JustJoin.IT Hybrydowo Mid

Machine Learning Engineer

emagine Polska

⚲ Brussels

Do uzgodnienia

Wymagania

  • Deployment
  • Machine Learning (ML)
  • Performance Management
  • Use Cases
  • Artificial Intelligence (AI)
  • Regulations
  • Cloud
  • Microsoft Azure
  • CI/CD

Opis stanowiska

Summary
We are seeking a Machine Learning Engineer to develop and operationalize machine learning solutions that enhance processes, support decision-making, and strengthen digital services. The role is critical in implementing reliable, scalable, and maintainable ML systems integrated into existing infrastructures in both Azure environments and on-premises.
Responsibilities:
• Data preparation and feature engineering
• Model development and validation
• Operationalizing ML solutions
• MLOps, monitoring, and reliability
• Collaboration and knowledge sharing
Must Haves:
• Experience in building and deploying machine learning models
• Proficiency in data preparation and workflow management
• Knowledge of MLOps practices and CI/CD processes
• Familiarity with Azure cloud services
Nice to Have:
• Experience with model monitoring and retraining strategies
• Knowledge of European AI regulations
• Familiarity with applied programming languages and frameworks for ML
Other Details:
• Language: Bilingual environment (French and Dutch) required
• Work regime: Hybrid, with 2 days in the office and 3 days remote

🔍 Dekoder Ogłoszenia

🔴
develop and operationalize machine learning solutions
Oznacza to, że będziesz odpowiedzialny nie tylko za tworzenie modeli, ale także za ich wdrożenie i utrzymanie w środowisku produkcyjnym.
🔴
integrated into existing infrastructures
Może oznaczać pracę z przestarzałymi lub słabo udokumentowanymi systemami, co wymaga dodatkowego wysiłku w integracji.
🟡
Operationalizing ML solutions
To nie tylko budowanie modelu, ale także zapewnienie jego ciągłego działania, skalowalności i monitorowania w środowisku produkcyjnym.
🟡
MLOps, monitoring, and reliability
Wymaga to nie tylko umiejętności ML, ale także solidnej wiedzy z zakresu DevOps i inżynierii oprogramowania.
🔴
Familiarity with applied programming languages and frameworks for ML
Jest to bardzo ogólne stwierdzenie, które może oznaczać potrzebę znajomości wielu różnych technologii, a niekoniecznie głęboką ekspertyzę w jednej.