Asks for

The ad says“Sinulla on kokemus ML-alustojen pystyttämisestä, kuten AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure Machine Learning, Kubeflow tai vastaavat. Hallitset vähintään yhden pilvipalvelun (AWS, Azure tai GCP).”
The ad says“Sinulla on kokemus ML-alustojen pystyttämisestä, kuten AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure Machine Learning, Kubeflow tai vastaavat. Hallitset vähintään yhden pilvipalvelun (AWS, Azure tai GCP).”
The ad says“Sinulla on kokemus ML-alustojen pystyttämisestä, kuten AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure Machine Learning, Kubeflow tai vastaavat. Hallitset vähintään yhden pilvipalvelun (AWS, Azure tai GCP).”
The ad says“Sinulla on kokemus ML-alustojen pystyttämisestä, kuten AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure Machine Learning, Kubeflow tai vastaavat. Hallitset vähintään yhden pilvipalvelun (AWS, Azure tai GCP).”
The ad says“Osaat IaC-työkalut ja CI/CD-prosessit (Terraform, GitHub Actions, Jenkins, Docker, Kubernetes) sekä ymmärrät miten ne integroituvat ML-workfloweihin. Koska MLOps-työ on luonteeltaan monitieteistä, arvostamme kykyä ymmärtää sekä data science -tiimien tarpeita että infrastruktuurin rajoitteita. Sinun tulee osata kommunikoida teknisistä ratkaisuista sekä ML-insinööreille että liiketoimintajohdolle. Vahvat kommunikaatiotaidot ovat tärkeitä.”
The ad says“Osaat IaC-työkalut ja CI/CD-prosessit (Terraform, GitHub Actions, Jenkins, Docker, Kubernetes) sekä ymmärrät miten ne integroituvat ML-workfloweihin. Koska MLOps-työ on luonteeltaan monitieteistä, arvostamme kykyä ymmärtää sekä data science -tiimien tarpeita että infrastruktuurin rajoitteita. Sinun tulee osata kommunikoida teknisistä ratkaisuista sekä ML-insinööreille että liiketoimintajohdolle. Vahvat kommunikaatiotaidot ovat tärkeitä.”
The ad says“Sinulla on kokemus ML-alustojen pystyttämisestä, kuten AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure Machine Learning, Kubeflow tai vastaavat. Hallitset vähintään yhden pilvipalvelun (AWS, Azure tai GCP).”
The ad says“Sinulla on kokemus ML-alustojen pystyttämisestä, kuten AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure Machine Learning, Kubeflow tai vastaavat. Hallitset vähintään yhden pilvipalvelun (AWS, Azure tai GCP).”
The ad says“Osaat IaC-työkalut ja CI/CD-prosessit (Terraform, GitHub Actions, Jenkins, Docker, Kubernetes) sekä ymmärrät miten ne integroituvat ML-workfloweihin. Koska MLOps-työ on luonteeltaan monitieteistä, arvostamme kykyä ymmärtää sekä data science -tiimien tarpeita että infrastruktuurin rajoitteita. Sinun tulee osata kommunikoida teknisistä ratkaisuista sekä ML-insinööreille että liiketoimintajohdolle. Vahvat kommunikaatiotaidot ovat tärkeitä.”
The ad says“Osaat IaC-työkalut ja CI/CD-prosessit (Terraform, GitHub Actions, Jenkins, Docker, Kubernetes) sekä ymmärrät miten ne integroituvat ML-workfloweihin. Koska MLOps-työ on luonteeltaan monitieteistä, arvostamme kykyä ymmärtää sekä data science -tiimien tarpeita että infrastruktuurin rajoitteita. Sinun tulee osata kommunikoida teknisistä ratkaisuista sekä ML-insinööreille että liiketoimintajohdolle. Vahvat kommunikaatiotaidot ovat tärkeitä.”
The ad says“Sinulla on kokemus ML-alustojen pystyttämisestä, kuten AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure Machine Learning, Kubeflow tai vastaavat. Hallitset vähintään yhden pilvipalvelun (AWS, Azure tai GCP).”
The ad says“Osaat IaC-työkalut ja CI/CD-prosessit (Terraform, GitHub Actions, Jenkins, Docker, Kubernetes) sekä ymmärrät miten ne integroituvat ML-workfloweihin. Koska MLOps-työ on luonteeltaan monitieteistä, arvostamme kykyä ymmärtää sekä data science -tiimien tarpeita että infrastruktuurin rajoitteita. Sinun tulee osata kommunikoida teknisistä ratkaisuista sekä ML-insinööreille että liiketoimintajohdolle. Vahvat kommunikaatiotaidot ovat tärkeitä.”
The ad says“Tässä tehtävässä loistat, kun sinulla on syvä ymmärrys siitä, miten ML-järjestelmät toimivat tuotannossa ja miten ne rakennetaan skaalautuvasti. Ymmärrät ML-alustan arkkitehtuuripaterneja (training ja serving, workflowt, turvallisuus, kustannusoptimointi) ja osaat soveltaa niitä käytännössä.”
The ad says“Osaat IaC-työkalut ja CI/CD-prosessit (Terraform, GitHub Actions, Jenkins, Docker, Kubernetes) sekä ymmärrät miten ne integroituvat ML-workfloweihin. Koska MLOps-työ on luonteeltaan monitieteistä, arvostamme kykyä ymmärtää sekä data science -tiimien tarpeita että infrastruktuurin rajoitteita. Sinun tulee osata kommunikoida teknisistä ratkaisuista sekä ML-insinööreille että liiketoimintajohdolle. Vahvat kommunikaatiotaidot ovat tärkeitä.”

Kaipaisitko MLOps-asiantuntijana projekteja, joissa pääsisit rakentamaan ML-alustoja proof-of-concepteista todellisiksi tuotantojärjestelmiksi? Haluaisitko olla roolissa, jossa sinun infrastruktuuriosaamisesi mahdollistaa data scientistien ja datainsinöörien työn sujumisen tehokkaasti ja turvallisesti? MLOps-asiantuntijana Nitorilla rakennat sillan data science -tiimien visioiden ja skaalautuvan, ylläpidettävän tuotantojärjestelmän välille.

🧑‍🚀 Lyhyt kuvaus työstäsi

MLOps Engineerina/arkkitehtina Nitorilla olet tiimin ML-infrastruktuurin asiantuntija, joka ei pelkästään suunnittele vaan myös toteuttaa. Pääset muuttamaan data scientistien prototyypit toimiviksi, kestäviksi ja skaalautuviksi tuotantojärjestelmiksi.

Vastuullasi on ML-alustojen perustaminen asiakasprojekteissa tiiviissä yhteistyössä esimerkiksi Data Platform- ja Machine Learning -tiimien kanssa. Työnkuvaasi kuuluu tyypillisesti ML-alustojen (kuten AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure Machine Learning tai Kubeflow) käyttöönotto, PoC-sovellusten muuttaminen tuotantokelpoisiksi järjestelmiksi, ML-insinöörien tukeminen mallien käyttöönotossa sekä feature engineering putkien rakentaminen.

Tärkeintä työssäsi on ymmärtää sekä data science -tiimien tarpeet että tuotantojärjestelmien vaatimukset. Rakennat järjestelmiä, joissa yhdistyvät suorituskyky, turvallisuus, kustannustehokkuus ja data governance -käytännöt. Varmistat, että ML-mallit pysyvät toiminnassa ja päivittyvät automaattisesti kun uutta dataa tulee.

Teknologisesta näkökulmasta IaC-työkalut (Terraform), CI/CD-putket (GitHub Actions, Jenkins), konttiteknologiat (Docker, Kubernetes), pilvipalvelut (AWS, GCP, Azure) ja ML-alustat ovat osa arkeasi. Pääset mahdollisesti sukeltamaan myös distributed training -tekniikoiden, kuten Ray frameworkin pariin.

Asiakasprojektimme ovat tyypillisesti haastavia, teknisesti vaativia kokonaisuuksia, joissa pääset rakentamaan ML-infrastruktuuria alusta alkaen. Projektien kesto on usein vuodesta useampaan vuoteen riippuen omista toiveistasi. Useimmissa projekteissa toimit osana asiakkaan kehitystiimiä yhdessä muiden kokeneiden nitorilaisten kanssa. Katseemme on vahvasti tulevassa. Kun tulet työkaveriksemme, uskomme, että se vie meitä taas askeleen eteenpäin – samalla kun katsomme sinulle uraasi tukevia, teknisesti kiinnostavia toimeksiantoja. Meillä saat toteuttaa näköistäsi työelämää, vaikuttaen yhteiseen tulevaisuuteemme.

✅ Mitä sinä voisit tuoda mukanasi?

Tässä tehtävässä loistat, kun sinulla on syvä ymmärrys siitä, miten ML-järjestelmät toimivat tuotannossa ja miten ne rakennetaan skaalautuvasti. Ymmärrät ML-alustan arkkitehtuuripaterneja (training ja serving, workflowt, turvallisuus, kustannusoptimointi) ja osaat soveltaa niitä käytännössä.

Sinulla on kokemus ML-alustojen pystyttämisestä, kuten AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure Machine Learning, Kubeflow tai vastaavat. Hallitset vähintään yhden pilvipalvelun (AWS, Azure tai GCP).

Osaat IaC-työkalut ja CI/CD-prosessit (Terraform, GitHub Actions, Jenkins, Docker, Kubernetes) sekä ymmärrät miten ne integroituvat ML-workfloweihin. Koska MLOps-työ on luonteeltaan monitieteistä, arvostamme kykyä ymmärtää sekä data science -tiimien tarpeita että infrastruktuurin rajoitteita. Sinun tulee osata kommunikoida teknisistä ratkaisuista sekä ML-insinööreille että liiketoimintajohdolle. Vahvat kommunikaatiotaidot ovat tärkeitä.

Eduksi katsomme kokemuksen distributed trainingista, Ray frameworkista tai vastaavista, sekä tuntemusta Databricksista ja data lake -arkkitehtuureista.

Lisäksi katsomme eduksi sujuvan suomen ja englannin kielen osaamisen, sillä asiakkaita on sekä kotimaassa että kansainvälisesti.

Mitä enemmän sinulla on monipuolista kokemusta, sitä enemmän mahdollisuuksia se avaa heti alusta lähtien. Emme kuitenkaan halua liian tarkkaan määrittää, millainen sinun tulisi olla – palaset voivat loksahtaa kohdalleen niin monella tapaa.

🏆 Mitä jos valitsisitkin meidät?

Uskomme, että rekrytoinnissa ei ole kyse siitä, että yritys valitsee uuden työntekijän. Sinä lopulta teet valinnan. Ja me voimme sinua siinä auttaa.

Sinun kannattaa olla meihin yhteydessä, jos:

haluat työskennellä mielekkäiden, pitkäkestoisten ML-projektien parissa lyhyiden projektien sijaan
rinnallasi työskentelevät osaavat kollegat, erinomaiset kehittymismahdollisuudet sekä optimaaliset työolosuhteet ovat sinulle tärkeitä
koet, että yhteisöllisyys ja kollegoille hyvän tahtominen ovat työelämässä merkityksellisiä arvoja
sinusta on ihan ok tehdä normityöaikaa ja huolehtia, että vapaat ja työt pysyvät balanssissa
haluat rakentaa ML-järjestelmiä, jotka toimivat oikeasti tuotannossa eikä vain demossa

Työskentelyäsi ja arkeasi tukevat meillä monimuotoiset edut ja mahdollisuudet, esimerkiksi:

Voit käyttää 10 % työajastasi ammatilliseen kehittymiseen
7100 € "Rautapankki" työväline- ja kotitoimistohankintoihin, joka täydentyy kuukausittain
Täydet palkalliset lomat heti työsuhteen alusta riippumatta aloitusajankohdasta
100-2000 € bonus jokaisesta suorittamastasi sertifikaatista
Yhteisiä matkoja, tapahtumia ja harrastusryhmiä aina juoksuklubista lautapelikerhoon

⭐ Haluaisitko jutella kanssamme tarkemmin, mitä me voisimme sinulle tarjota?

Liity nyt kokeneiden datatieteilijöiden, data-arkkitehtien ja ohjelmistokehittäjien joukkoon työskentelemään luovassa sekä byrokratiavapaassa työkulttuurissa, jossa tuemme myös Open Source -projektien tekemistä työajalla.

Olisimme todella kiinnostuneita kuulemaan sinusta lisää. Kerro, millaista askelta olet urallasi ottamassa, ja katsotaan, miten me voisimme sinua auttaa.

❓ Onko mielessäsi kysymyksiä? Pohdituttaako jokin seikka?

Lähetä meille LinkedIn-profiilisi tai CV:si, niin jutellaan lisää siitä, mitä Nitor voisi sinulle mahdollistaa. Lisätietoja voit kysyä People Partneriltamme Ella Raskilalta (ella.raskila@nitor.com). Haluamme varmistaa, että saat kaiken tarvitsemasi tiedon sinulle tärkeän päätöksen tekemiseksi.

👥 Me kuuntelemme sinua

Haluamme tarjota asiantuntijoillemme parhaan mahdollisen työpaikan ja tukea sinun osaamisesi kehittymistä. Nitorilla juuri sinä, ainutlaatuiset taitosi ja henkilökohtaiset kiinnostuksen kohteesi määrittävät urasi suunnan.

Kiehtovat ML-projektit, luontainen uteliaisuutemme ja kollegojesi tuki motivoivat sinua jatkuvassa oppimisessa. Osallistut mielenkiintoisiin koulutuksiin, tapahtumiin ja konferensseihin. Lisäksi voit käyttää osan työajastasi uuden oppimiseen, yhteisömme kehittämiseen sekä sinua inspiroiviin pro bono -projekteihin.

Meillä urapolkusi ei ole ennalta määrätty – päinvastoin, kannustamme sinua tutkimaan kiinnostuksen kohteitasi ilman turhaa hierarkiaa ja byrokratiaa. Nitorilla äänesi kuuluu.

Toimintatapamme perustuvat luottamukseen, avoimuuteen ja toistemme kunnioittamiseen. Jokainen nitorilainen tuo oman lisänsä yrityksen toimintaan. Arvostamme ja vaalimme erilaisuutta sekä sen tuomaa lisäarvoa asiakkaillemme.

🎯 Lyhyesti Nitorista – toivottavasti sinunkin tulevasta työpaikastasi

Jokainen nitorilainen on digitaalinen insinööri; pragmaattinen ja ratkaisukeskeinen tiimipelaaja, joka ei tyydy oletuksiin. Meille ominaista ovat todella korkea ammattitaito ja ylpeys niin omasta kuin kollegoidemmekin työstä.

Yli 250 asiantuntijaamme toimivat Helsingissä, Tampereella ja Tukholmassa, yhdistäen monipuoliset osaamisensa merkityksellisten vaikutusten saavuttamiseksi. Olemme ylpeitä työntekijälähtöisestä kulttuuristamme ja aidosta sitoutumisestamme ihmistemme kasvuun – tunnustuksena tästä meidät on palkittu Great Place to Work -sertifikaatilla sekä valittu Suomen vetovoimaisimmaksi työnantajabrändiksi. Visiomme on selkeä: olla alan halutuin työpaikka, jossa menestys syntyy työntekijöiden ja asiakkaiden hyvinvoinnista ja tyytyväisyydestä. Jatkamme kasvuamme IT-alan asiakastyytyväisyyden suunnannäyttäjänä tuottaen erinomaista lisäarvoa asiakkaillemme (lue, miten ainutlaatuinen asiakaskokemus ruokkii kasvuamme).