Flexible Mlops Engineer: Build Scalable Ml Pipelines

Flexible Mlops Engineer: Build Scalable Ml Pipelines

Tempo inteiro 62100 - 75900 € / ano (est.) Híbrido
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Num relance

  • Tarefas: Desenvolver e manter pipelines de ML escaláveis e prontos para produção.
  • Empresa: Continental, uma empresa inovadora em tecnologia.
  • Benefícios: Modelo de trabalho flexível e ambiente dinâmico para crescimento pessoal e profissional.
  • Outras informações: Oportunidades de partilha de conhecimento e desenvolvimento contínuo.
  • Porquê este emprego: Lidere projetos com equipas multifuncionais e utilize tecnologias de nuvem de ponta.
  • Qualificações: Experiência em MLOps e habilidades de colaboração em equipa.

O salário previsto situa-se entre 62100 - 75900 € por ano.

Continental is looking for a MLOps Engineer in Portugal to transform machine learning into scalable, production-ready solutions.

You will design and maintain sophisticated ML pipelines, ensuring seamless model integration and performance optimization.

Join us to lead projects with cross-functional teams, foster knowledge sharing, and utilize cutting-edge cloud technologies.

We offer a flexible working model and a dynamic environment for personal and professional growth.

Empregador para Flexible Mlops Engineer: Build Scalable Ml Pipelines: Continental

A FedEx Express Portugal é um excelente empregador que valoriza a inovação e a colaboração, oferecendo um ambiente de trabalho híbrido que promove o equilíbrio entre vida profissional e pessoal. Com benefícios como seguro médico e de vida, além de oportunidades de formação extensiva, os colaboradores têm a chance de crescer e desenvolver suas carreiras de forma significativa. Junte-se a uma equipa dinâmica onde o seu trabalho terá um impacto direto na otimização da logística aérea e na transformação da rede de transporte.

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Dados de contacto:

Equipa de recrutamento de Continental

Achamos que precisas destas competências para brilhares como Flexible Mlops Engineer: Build Scalable Ml Pipelines

Engenharia MLOps
Desenho de Pipelines de ML
Integração de Modelos
Otimização de Performance
Trabalho em Equipa Multifuncional
Partilha de Conhecimento
Tecnologias Cloud