MLOps Engineer

Technologie, których używamy

O projekcie

Twój zakres obowiązków

• 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.

Nasze wymagania

• 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.

Mile widziane

• 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.

Takie dajemy możliwości rozwoju

To oferujemy

• Współpracę w modelu B2B.
• Stawkę w przedziale 145–185 PLN/h netto + VAT, w zależności od doświadczenia i dopasowania do projektu.
• Możliwość udziału w nowoczesnych projektach realizowanych w środowisku międzynarodowym.
• Realny wpływ na rozwój środowisk wspierających AI i ML.
• Dostęp do aktualnych narzędzi, technologii i dobrych praktyk.
• Model współpracy hybrydowy w jednej z lokalizacji: Wrocław, Kraków, Warszawa.

Benefity

💡Nie przegap dopasowanych ofert!

Jak wygląda proces rekrutacyjny in4ge?