Machine Learning Engineer
⚲ Budapest
14 530 - 18 163 PLN (PERMANENT)
Wymagania
- min. 3 lata w Machine Learning Engineering, Applied ML lub Software Engineering z niedawnym dostarczaniem ML na produkcję
- doświadczenie w utrzymaniu modeli obsługujących realny ruch inferencyjny (operacje, monitoring)
- praktyka z GenAI/LLM: RAG, bazy wektorowe, prompt engineering, integracja z API OpenAI/Anthropic/Bedrock
- doświadczenie z frameworkami Agentic AI i orkiestracją wieloetapowych workflow (LangChain, LangGraph lub podobne)
- znajomość konteneryzacji i wdrożeń: Docker, Kubernetes, ECS, koncepcje infrastructure-as-code
- profesjonalna znajomość angielskiego i dobra komunikacja
- gotowość do udziału w dyżurach (on-call) i reagowania na incydenty
Opis stanowiska
ML Engineer w firmie o międzynarodowym zapleczu, rozwijającej platformy danych i procesy AI/ML. Codziennie: pipeline'y ML na Databricks i AWS, rozwiązania Agentic AI (LangChain, LangGraph), aplikacje LLM z RAG i bazami wektorowymi, MLOps z MLflow oraz monitoring dryfu, latencji i kosztów. Warto wiedzieć: firma opisuje się jako 'dynamicznie rosnąca' — to może oznaczać szybko zmieniające się procesy i presję, więc warto dopytać o stabilność zespołu i organizację pracy. Rola obejmuje też dyżury (on-call) i reagowanie na incydenty produkcyjne.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
dynamically growing company with a strong international background
Firma może być w fazie szybkiego rozwoju, co może oznaczać niestabilność procesów i potencjalnie dużą presję.
🟡
modern technology environment
Może oznaczać, że firma używa nowoczesnych technologii, ale też że może brakować stabilnych, sprawdzonych rozwiązań.
🟡
strong emphasis on the development and operation of scalable data platforms
Kładziony jest duży nacisk na budowanie i utrzymywanie platform, co może sugerować złożoność i potencjalnie długoterminowe projekty.
🟡
expanding team
Zespół rośnie, co może oznaczać nowe możliwości, ale też konieczność szybkiego wdrażania nowych osób i potencjalne braki w dokumentacji.
🟢
recent production ML delivery
Wymagane jest doświadczenie w dostarczaniu modeli ML do produkcji, co jest standardem, ale podkreśla praktyczny charakter roli.