MLOps Engineer
⚲ Warszawa
140–150 zł netto (+ VAT) / godz.
Wymagania
- min. 3 lata doświadczenia w MLOps, Machine Learning lub Data Engineering
- głęboka znajomość Azure (Azure ML, AKS, Azure Container Registry) lub GCP/AWS z gotowością do szybkiego wejścia w Azure
- praktyczna obsługa MLflow, Kubeflow lub rozwiązań natywnych chmury do zarządzania cyklem życia modelu
- zaawansowana znajomość Docker i Kubernetes (zarządzanie klastrami, Helm charts, Ingress)
- doświadczenie w budowaniu pipeline'ów (Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins)
- dobra znajomość Python oraz Bash/Shell
- znajomość Terraform, Bicep lub Ansible
- gotowość do okazjonalnych spotkań projektowych w Warszawie (ok. 1x w tygodniu)
Opis stanowiska
Projekt dla partnera z branży ubezpieczeń — strategiczny program transformacyjny budujący ekosystem obsługi szkód i świadczeń oparty na danych, automatyzacji i AI. Zakres obejmuje automatyzację CI/CD/CT dla ML, budowę infrastruktury MLOps/LLMOps na Azure Machine Learning i AKS, konteneryzację modeli AI/GenAI oraz optymalizację kosztów i wydajności inferencji. To oferta dla MLOps Engineera z min. 3-letnim doświadczeniem, gotowego na pracę projektową z rozliczeniem za etapy. Uwaga: mimo że ogłoszenie dopuszcza GCP/AWS, realnie wymagana jest znajomość Azure — 'gotowość do szybkiego wejścia' może oznaczać warunek konieczny; opis projektu w ogłoszeniu jest też urwany.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
z gotowością do szybkiego wejścia w Azure
Wymagana jest znajomość Azure, mimo że w ogłoszeniu dopuszczono GCP/AWS — realnie może być to warunek konieczny.
🟡
Wspólnie z naszym Partnerem z branży ubezpieczeń poszukujemy
Rekrutacja prowadzona jest na potrzeby zewnętrznego klienta (body leasing / outsourcing), co może oznaczać mniejszą stabilność zatrudnienia.
🔴
Projekt dotyczy stra
Opis projektu jest urwany — brak informacji o zakresie, czasie trwania i stawce.