MLOps Engineer

🕒 vor 4 Monaten

🏖️ New Jersey – Remote

🏖️ New Jersey – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🤖 Machine-Learning-Entwickler

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

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Tiger Analytics

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1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 2011

🏥 Gesundheitswesen

📦 Logistik

📣 Marketing

Healthcare • Logistics • Marketing

Tiger Analytics ist ein führendes Beratungsunternehmen für KI und Analytik, das sich auf den Einsatz von Data Science und Machine Learning spezialisiert hat, um strategische Geschäftseinblicke in verschiedenen Branchen zu ermöglichen. Sie bieten Dienstleistungen in den Bereichen Datenstrategie, KI-Engineering und Business Intelligence an, um datengetriebene Entscheidungsfindung und digitale Transformation für ihre Kunden zu ermöglichen. Tiger Analytics arbeitet mit führenden Technologiepartnern wie Microsoft, Google Cloud und AWS zusammen, um hochmoderne Lösungen zu liefern. Sie bedienen eine vielfältige Palette von Sektoren, darunter Konsumgüter, Gesundheitswesen und Finanzen, und helfen Unternehmen, Erkenntnisse zu operationalisieren und sich mit KI- und Machine-Learning-Technologien zu differenzieren.

Beschreibung

• ML Engineer with 5-7 years of IT experience. • Pipeline Training Models, Building, Deployment, Testing, and Monitoring using AWS SageMaker, AWS CFT, AWS CodePipeline, Lambda, etc. • Develop Airflow DAGs to run training and scoring pipelines • Develop a Testing framework with Pytest • Implement monitoring solution with homebrew solution using Lambda and Dash • Develop Data Quality solutions potentially leveraging Great Expectations.

🎯 Anforderungen

• Bachelor's degree or higher in computer science or related, with 5+ years of work experience • Ability to collaborate with Data Engineers and Data Scientists to build data and model pipelines and help run machine learning tests and experiments • Experience in AWS - SageMaker (ProcessingJobs, TrainingModels, EndPoints) • Experience in Lambda CloudFormation or Terraform Apache Airflow, Astronomer Docker • Knowledge of traditional ML Models. • Python, Spark, Hadoop, and Docker with an emphasis on good coding practices in a continuous integration context, model evaluation, and experimental design • Knowledge of ML frameworks like Scikitlearn, Tensorflow, and Keras. • Experience in Pandas, sklearn, Numpy, Scipy • **Additional Skills Required** • Knowledge of Database/Data Engineering. • Experience with Oracle, Spark, Hadoop, Athena, API, FastAPI, Flask, ReST • Knowledge of MLflow, Airflow, and Kubernetes • Experience with Cloud environments and knowledge of AWS Services, Service Catalog, SNS, SES

🏖️ Vorteile

• This position offers an excellent opportunity for significant career development in a fast-growing and challenging entrepreneurial environment with a high degree of individual responsibility.