Machine Learning Engineer
ppYou will join a forward-thinking programme focused on transforming observability through AI and machine learning. This role offers the opportunity to build real-time anomaly detection models, work with modern MLOps practices, and directly impact how large-scale systems predict and prevent issues. You will gain hands‑on experience with advanced AIOps use cases, operate in a highly secure environment, and contribute to a production-level transformation of monitoring capabilities. /p h3Responsibilities /h3 ul liBuild and deploy machine learning models for anomaly detection and alert correlation /li liTransition monitoring from static thresholds to real‑time intelligent detection /li liSupport the integration of AI capabilities into the ELK stack /li liWork within an MLOps framework to manage, monitor, and improve models /li liContribute to automated alert prioritisation and multi‑source correlation /li /ul h3Skills / Must have /h3 ul liStrong experience in Machine Learning, particularly anomaly detection or time‑series analysis /li liHands‑on experience with Python or similar for ML development /li liExperience deploying models into production environments /li liUnderstanding of MLOps principles and tools /li liExperience with ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) /li liOpportunity to work on a cutting‑edge AIOps transformation programme /li liExposure to advanced AI, ML, and observability technologies /li liHigh‑impact role with ownership of production‑level solutions /li liExperience working in a secure, enterprise‑scale environment /li /ul /p #J-18808-Ljbffr
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