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AI Engineer / Machine Learning Engineer – MLOps
Rol remoto de Machine Learning Engineer con fit claro de ubicación del candidato.
Publicado9 jul 2026
Países elegibles1 país aceptado
Señal de seniorityMiddle
Modelo de trabajoRemoto
Ubicaciones aceptadas para candidatos
Estados Unidos
Resumen del rol
AI Engineer / Machine Learning Engineer – MLOps
Requisitos y responsabilidades
Contenido del rol extraído en secciones para revisar más rápido.
Details
- Build and maintain ML pipelines for training, testing, and deployment
- Deploy machine learning and AI models into production environments
- Manage model lifecycle (training, deployment, monitoring, retraining)
- Automate workflows using CI/CD for ML models
- Monitor model performance, drift, and data quality
- Work with data scientists and AI developers to productionize models
- Manage model versioning, data versioning, and experiment tracking
- Deploy models on cloud platforms (AWS, Azure, GCP)
- Containerize applications using Docker and Kubernetes
- Implement monitoring and logging for ML systems
- Ensure scalability, security, and reliability of AI systems
- Python
- Machine Learning
- MLOps tools and frameworks
- Docker
- Kubernetes
- CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI)
- MLflow / Kubeflow / Airflow
- Data pipelines
- APIs (FastAPI / Flask)
- Cloud platforms (AWS / Azure / GCP)
- SQL / NoSQL databases
- Model monitoring and logging
- MLflow
- Kubeflow
- Airflow
- DVC
- Weights & Biases
- SageMaker
- Azure ML
- Vertex AI
- Docker
- Kubernetes
- Terraform
- 3–7 years in Machine Learning / AI / Data Engineering
- 2+ years in MLOps / Model Deployment / ML Pipelines
- Experience deploying models to production is mandatory
Benefits
- Competitive compensation package
- Opportunities for professional development and career advancement.
- Flexible working conditions, with remote options available.
- Dynamic and supportive work environment.
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Stack
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