KATBOTZ
AI Engineer / Machine Learning Engineer – MLOps
Vaga remota de Machine Learning Engineer com fit claro de localização do candidato.
Publicada9 de jul. de 2026
Países elegíveis1 país aceito
Sinal de senioridadeMiddle
Modelo de trabalhoRemoto
Locais aceitos para candidatos
Estados Unidos
Resumo da vaga
AI Engineer / Machine Learning Engineer – MLOps
Requisitos e responsabilidades
Conteúdo da vaga extraído em seções para revisão mais rápida.
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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