MLOps Engineer

Dla naszego Klienta poszukujemy osoby do współpracy na stanowisku MLOps Engineer przy projektach realizowanych w nowoczesnym środowisku technologicznym.

To propozycja dla osoby, która chce wspierać produkcyjne wykorzystanie modeli Machine Learning i AI, łącząc kompetencje z obszaru danych, automatyzacji, infrastruktury oraz wdrożeń. Zakres współpracy obejmuje budowę i rozwój środowisk wspierających lifecycle modeli, automatyzację pipeline’ów oraz monitorowanie jakości wdrażanych rozwiązań. Poszukujemy osoby, która dobrze odnajduje się na styku ML, DevOps i chmury i chce mieć realny wpływ na stabilność, skalowalność oraz efektywność środowisk AI.

• Minimum 2–4 lata doświadczenia komercyjnego w obszarze MLOps, DevOps, ML Engineering lub pokrewnym.
• Znajomość języka Python.
• Doświadczenie z Docker, Kubernetes oraz narzędziami CI/CD.
• Znajomość chmury publicznej, takiej jak AWS, GCP lub Azure.
• Zrozumienie lifecycle modeli ML oraz zagadnień związanych z ich wdrażaniem.
• Doświadczenie z monitoringiem, automatyzacją oraz środowiskami produkcyjnymi.
• Znajomość języka angielskiego na poziomie minimum B2.

Nice to have:

• Doświadczenie z MLflow, Kubeflow, Airflow lub pokrewnymi narzędziami.
• Znajomość Terraform, GitHub Actions, GitLab CI/CD lub Jenkins.
• Doświadczenie z LLMOps oraz wdrażaniem rozwiązań Generative AI.
• Znajomość zagadnień związanych z bezpieczeństwem danych i modeli.

• Tworzenie i rozwój środowisk wspierających wdrażanie oraz utrzymanie modeli ML i AI.
• Automatyzacja pipeline’ów związanych z trenowaniem, wdrażaniem i monitorowaniem modeli.
• Współpraca z zespołami ML, Data Science, DevOps oraz developerskimi.
• Monitorowanie jakości modeli, danych oraz wydajności środowisk produkcyjnych.
• Rozwój rozwiązań wspierających versioning modeli i danych.
• Udział w budowie procesów CI/CD dla rozwiązań AI i ML.
• Optymalizacja infrastruktury oraz wspieranie bezpieczeństwa i skalowalności środowisk.