MLOps
⚲ Kraków
Do uzgodnienia
Wymagania
- doświadczenie w co najmniej jednym z obszarów: Data Science, AI Engineering lub MLOps
- praktyczne doświadczenie z Machine Learning, Generative AI lub LLM
- znajomość Pythona oraz budowy API/mikroserwisów
- doświadczenie z Docker, Kubernetes i platformami chmurowymi
- doświadczenie w budowie i utrzymaniu pipeline'ów ML/AI (od eksperymentu do wdrożenia i monitoringu)
- znajomość praktyk MLOps, DevOps i CI/CD
- doświadczenie w pracy z klientem biznesowym i technicznym
Opis stanowiska
Capco Poland, globalny konsultant technologiczny dla sektora finansowego (bankowość, płatności, rynki kapitałowe), szuka osób do zespołu budującego rozwiązania AI/ML dla klientów z branży finansowej. Rola jest elastyczna — możesz skupić się na data science, inżynierii AI lub MLOps, w zależności od Twoich mocnych stron, i realnie decydować, w którą stronę się rozwiniesz. To dobra oferta dla osób, które chcą pracować przy wdrożeniach produkcyjnych GenAI/LLM w środowisku konsultingowym i nie przeszkadza im praca projektowa u różnych klientów. Uwaga: ogłoszenie operuje hasłami ("AI infused", "intersection of all three") bez konkretów o projekcie i kliencie — przed rozmową warto dopytać, jaki jest realny zakres roli i czy nie oczekują od jednej osoby pokrycia trzech specjalizacji naraz.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
AI INFUSED. THE FUTURE IS BUILT, NOT JUST IMAGINED.
Marketingowy slogan bez konkretnej treści — nie mówi nic o roli, projekcie ani technologiach.
🔴
You'll join an environment where AI meets real-world transformation
Bardzo ogólne sformułowanie — brak konkretów o projektach, stacku czy kliencie.
🔴
somewhere at the intersection of all three
Brak jasno określonego zakresu obowiązków — jedna osoba może być oczekiwana do pokrycia trzech specjalizacji.
🟡
experiment, build, scale, and influence
Cztery czasowniki bez konkretów — typowy język korporacyjny zamiast opisu zadań.