MLOps Engineer (Machine Learning, MLFlow, Kubernetes, DVC)
⚲ Gdańsk, Poznań, Wrocław
Do uzgodnienia
Wymagania
- Min. 4 lata doświadczenia w CI/CD i/lub technologiach chmurowych
- Doświadczenie z Git, narzędziami CI/CD, Kubernetes, Docker, frameworkami ML (np. TensorFlow) oraz Infrastructure as Code
- Doświadczenie z monitoringiem i logowaniem
- Angielski min. B2 (pisemny i ustny)
Mile widziane
- Praktyczne doświadczenie z MLflow, DVC lub podobnymi narzędziami do zarządzania cyklem życia modeli
- Praktyczne doświadczenie w AI/GenAI: LLM, wzorce RAG, workflow agentowe w środowisku produkcyjnym lub near-production
- Znajomość vector search, embeddingów, wzorców model-serving lub AI observability
Opis stanowiska
Rola MLOps w Capgemini: odpowiedzialność za sprawne wdrażanie, utrzymanie i monitoring modeli ML w różnych środowiskach, automatyzację deploymentu, budowę pipeline'ów CI/CD dla modeli oraz observability platform model-serving. Będziesz też wspierać inicjatywy AI/GenAI (LLM, RAG, workflow agentowe) i pomagać ustalać praktyki wersjonowania, reprodukowalności i governance modeli. To oferta dla inżyniera z doświadczeniem w chmurze i CI/CD, który chce specjalizować się w MLOps i pracować blisko zarówno ML, jak i GenAI.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
✓ Ogłoszenie wygląda transparentnie — brak typowych czerwonych flag.