MLOps / Machine Learning Engineer

W Scalo zajmujemy się dostarczaniem projektów software'owych i wspieraniem naszych partnerów w rozwijaniu ich biznesu. Tworzymy oprogramowanie, które umożliwia ludziom dokonywanie zmian, działanie w szybszym tempie oraz osiąganie lepszych rezultatów. Jesteśmy firmą, która wykorzystuje szerokie spektrum usług IT, żeby pomagać klientom.

Obszary naszego działania to m.in.: doradztwo technologiczne, tworzenie oprogramowania, systemy wbudowane, rozwiązania chmurowe, zarządzanie danymi, dedykowane zespoły developerskie.

• masz doświadczenie w pracy jako MLOps Engineer / Machine Learning Engineer lub w podobnej roli
• bardzo dobrze znasz Python i masz doświadczenie w budowie rozwiązań produkcyjnych
• posiadasz praktyczne doświadczenie z Kubernetes
• pracowałeś/aś z chmurą (preferowana GCP)
• rozumiesz architekturę rozwiązań Machine Learning oraz LLM i potrafisz je wdrażać w środowisku produkcyjnym
• znasz zagadnienia związane z MLOps / DevOps
• swobodnie poruszasz się w środowisku Linux (Debian / RHEL)
• masz doświadczenie w samodzielnym prowadzeniu projektów technologicznych end-to-end
• potrafisz analizować problemy i proponować skuteczne rozwiązania
• dobrze odnajdujesz się we współpracy z biznesem i potrafisz przekładać wymagania na rozwiązania techniczne
• swobodnie komunikujesz się w języku angielskim

• prowadzenie projektów MLOps end-to-end w branży bankowej – od analizy potrzeb biznesowych, przez projekt architektury, po wdrożenie i utrzymanie rozwiązań produkcyjnych
• projektowanie i implementacja rozwiązań opartych o Machine Learning oraz LLM zgodnie z najlepszymi praktykami MLOps / LLMOps
• rozwój i utrzymanie środowisk produkcyjnych w Kubernetes oraz Google Cloud Platform
• budowa i optymalizacja pipeline’ów MLOps (CI/CD, automatyzacja, monitoring modeli, governance)
• integracja modeli ML/LLM z istniejącymi systemami i aplikacjami biznesowymi
• diagnozowanie problemów produkcyjnych oraz zapewnienie stabilności i niezawodności wdrożonych rozwiązań
• współpraca z zespołami Data Science, DevOps, Architektury oraz Security
• rekomendowanie nowych technologii i usprawnień w obszarze platformy ML/AI
• prowadzenie code review oraz mentoring członków zespołu
• dokumentowanie architektury oraz wdrożonych rozwiązań
• samodzielne podejmowanie decyzji technicznych i odpowiedzialność za ich realizację
• praca w środowisku Linux (Debian / RHEL)
• praca hybrydowa – 1 x w tygodniu z biura w Warszawie
• stawka do 165 PLN/h + VAT (B2B)