MLOps/LLM Platform Tech Lead

O projekcie:
Cześć!

U nas znajdziesz to, czego szukasz - przekonaj się!

Co dla Ciebie mamy:

-  Stabilna współpraca

Wyzwania technologiczne i praca z nowoczesnymi rozwiązaniami. Internal Mobility - nie musisz zmieniać firmy, żeby zmienić projekt

-  Ambasadorzy SCALO

Rozwijaj kompetencje techniczne i presalesowe, wpływaj na kierunek rozwoju organizacji i wspieraj innych

-  Budowanie marki osobistej
Twórz wartościowe treści, dziel się wiedzą i doświadczeniem, występuj jako ekspert na wydarzeniach (np. ProMeet) - rozwijaj swoją markę w naturalny sposób

-  Benefit box
Pełna opieka medyczna, karta MultiSport i szeroka oferta Motivizera - wybieraj benefity, które dbają o Twoje zdrowie, energię i codzienny komfort

-  Program poleceń

Poleć znajomego z IT, a resztą zajmiemy się my – on dostaje nowy projekt, Ty bonus. Win–win w najczystszej postaci

-  Integracje i wydarzenia firmowe

Wspólne wyjścia, firmowe eventy i okazje do poznania się poza projektami – bo dobre relacje tworzą najlepsze zespoły

Wymagania:
Ta oferta jest dla Ciebie, jeśli:

- posiadasz doświadczenie w samodzielnym prowadzeniu projektów technologicznych, szczególnie w obszarach AI/ML/MLOps,
- masz bardzo dobrą znajomość Pythona oraz doświadczenie w budowie aplikacji produkcyjnych,
- masz swobodę pracy w systemach Linux (Debian, RHEL),
- posiadasz praktyczne doświadczenie z Kubernetes,
- posiaasz doświadczenie w pracy z rozwiązaniami chmurowymi (preferowany Google Cloud Platform),
- masz znajomość metodyk DevOps lub MLOps oraz umiejętność ich praktycznego zastosowania,
- posiadasz umiejętność diagnozowania problemów oraz proponowania skutecznych rozwiązań,
- czujesz się komfortowo w pracy na styku IT i Biznesu, potrafisz tłumaczyć technologię na wartości biznesowe,
- chcesz rozwijać swoje kompetencje w obszarze ML/LLM oraz ich produkcyjnego wykorzystania.

Codzienne zadania:
- uczestnictwo w projekcie dot. branży bankowej,
- samodzielne prowadzenie projektów MLOps end‑to‑end - od analizy potrzeb, przez projekt architektury, po wdrożenie i utrzymanie,
- ścisła współpraca z Biznesem, aby właściwie rozumieć potrzeby, priorytety oraz mierzalne cele projektów AI/ML,
- projektowanie i implementowanie rozwiązania wykorzystującego modele ML i LLM zgodnie z najlepszymi praktykami MLOps/LLMOps,
- utrzymanie i rozwój środowiska produkcyjnego działającego w Kubernetes i Google Cloud Platform,
- współpraca z zespołami Data Science, Architektury, Security i DevOps, dbając o spójność całego rozwiązania,
- praca w modelu hybrydowym: 1 dzień w tygodniu praca z biura w Warszawie,   
- stawka do 175 zł/h przy B2B w zależności od doświadczenia.