Machine Learning Engineer

Team Connect jest wiodącym polskim dostawcą usług IT typu nearshore i offshore. Od 2008 roku z sukcesem tworzymy i rozwijamy oprogramowanie dla naszych klientów. Jesteśmy również certyfikowanym partnerem Salesforce. Specjalizujemy się w tworzeniu oprogramowania w oparciu o Agile i DevOps. Od etapu analizy po wdrożenie. Tworzymy aplikacje backendowe, frontendowe i mobilne. Obecnie poszukujemy: Machine Learning Engineer Na co dzień w naszej roli będziesz • Samodzielnie prowadzić projekty MLOps end‑to‑end - od analizy potrzeb, przez projekt architektury, po wdrożenie i utrzymanie. • Ściśle współpracować z Biznesem, aby właściwie rozumieć potrzeby, priorytety oraz mierzalne cele projektów AI/ML. • Projektować i implementować rozwiązania wykorzystujące modele ML i LLM zgodnie z najlepszymi praktykami MLOps/LLMOps. • Utrzymywać i rozwijać środowiska produkcyjne działające w Kubernetes i Google Cloud Platform. • Diagnozować problemy techniczne oraz zapewniać stabilność i niezawodność wdrożonych aplikacji. • Współpracować z zespołami Data Science, Architektury, Security i DevOps, dbając o spójność całego rozwiązania. • Tworzyć i optymalizować procesy MLOps, w tym CI/CD, monitoring modeli, automatyzację pipeline'ów oraz governance. • Rekomendować nowe technologie, rozwiązania platformowe i usprawnienia procesów. To stanowisko jest dla Ciebie, jeśli • Masz doświadczenie w samodzielnym prowadzeniu projektów technologicznych - szczególnie w obszarach AI/ML/MLOps. • Bardzo dobrze programujesz w Pythonie i masz doświadczenie w budowie aplikacji produkcyjnych. • Swobodnie poruszasz się w Linux (Debian, RHEL). • Masz praktyczne doświadczenie z Kubernetes. • Pracowałeś z rozwiązaniami chmurowymi (najlepiej GCP). • Znasz metodyki DevOps lub MLOps i potrafisz wdrażać je w praktyce. • Umiesz diagnozować problemy i proponować skuteczne rozwiązania. • Czujesz się komfortowo w pracy na styku IT i Biznesu, potrafisz tłumaczyć technologię na wartości biznesowe. • Chcesz rozwijać swoje kompetencje w obszarze ML/LLM oraz ich produkcyjnego wykorzystania. Wymagania • Python (projektowanie i nadzór nad rozwiązaniami ML/LLM) • Kubernetes (architektura + praktyka wdrożeniowa) • Google Cloud Platform (GCP) • Machine Learning / LLM - zrozumienie architektury i integracji • Linux (Debian / RHEL) - biegłość operacyjna • Leadership techniczny - prowadzenie zespołu, code review, mentoring • Samodzielne prowadzenie projektu - odpowiedzialność E2E • Rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji technicznych Benefity • Długofalowa współpraca • Pakiet benefitów – Multisport, prywatna opieka medyczna, ubezpieczenie na życie • Budżet szkoleniowy • Hybrydowy model pracy w Warszawie (1 dzień/tydzień w biurze) • Bezpłatne lekcje angielskiego • Indywidualne wsparcie ze strony dedykowanego opiekuna firmy