MLOps Engineer
⚲ Kraków, Katowice, Kielce
Do uzgodnienia
Wymagania
- wykształcenie wyższe (preferowane informatyczne)
- min. 1-2 lata doświadczenia na stanowisku DevOps Engineer, Platform Engineer, SRE lub podobnym
- doświadczenie z Infrastructure as Code (Terraform) oraz budową i zarządzaniem pipeline'ami CI/CD (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions)
- dobra znajomość co najmniej jednego dostawcy chmury publicznej (AWS, Azure lub GCP)
- praktyczna, zaawansowana znajomość Dockera i Kubernetes
- umiejętność pisania skryptów i automatyzacji w Pythonie i/lub Bash czy HCL
- dobra znajomość angielskiego (min. B2)
Mile widziane
- doświadczenie z platformami MLOps (Kubeflow, MLflow) i/lub narzędziami do monitoringu (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry) — mile widziane
Opis stanowiska
Rola MLOps Engineera w Comarch — projektowanie i budowa pipeline'ów CI/CD dla ML, zarządzanie infrastrukturą AI (Docker, Kubernetes), definiowanie zasobów chmurowych (Terraform) oraz budowa systemów monitorowania modeli i wykrywania dryftu. Pracujesz blisko ML Engineerów i Data Scientistów nad produktami AI używanymi przez globalne banki. To oferta dla kogoś z doświadczeniem DevOps/Platform/SRE, kto chce rozwijać się w obszarze MLOps. Uwaga: rola dotyczy głównie wdrażania i utrzymania infrastruktury, a nie projektowania modeli ML.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
zyskaj kluczowy wpływ na projektowanie systemów Machine Learning!
Twoja rola będzie polegać głównie na wdrażaniu i utrzymaniu istniejących rozwiązań, a nie na faktycznym projektowaniu modeli ML.
🔴
minimum 2-3 letnim doświadczeniem (DevOps, Platform Engineer lub SRE)
Wymagane jest faktyczne, udokumentowane doświadczenie w tych obszarach, a nie tylko teoretyczna wiedza.
🔴
zdolność do swobodnej obsługi instastruktury sprzętowej CPU/TPU/GPU wspierającej obliczeniowo modele AI.
Oczekuje się, że będziesz w stanie samodzielnie konfigurować, monitorować i rozwiązywać problemy związane ze sprzętem do trenowania i inferencji modeli AI.
🟡
doskonalić swoje umiejętności
Firma oferuje możliwości rozwoju, ale niekoniecznie formalne szkolenia czy dedykowane budżety na naukę.
🟡
mieć realny wpływ na produkty używane przez globalne banki
Twoja praca będzie miała znaczenie dla klientów, ale może to również oznaczać pracę pod presją i z wysokimi wymaganiami dotyczącymi niezawodności.