Senior AI Platform Engineer
⚲ Warszawa
28 560 - 34 440 PLN netto (B2B)
Wymagania
- min. 5 lat doświadczenia w Cloud Engineering, Platform Engineering lub DevOps
- min. 2 lata doświadczenia przy rozwiązaniach AI/ML lub GenAI
- doświadczenie z Azure AI Foundry, Azure API Management, AKS i Docker
- praktyka z CI/CD (GitHub Actions lub Azure DevOps)
- znajomość Microsoft Entra ID, zarządzania dostępami i sekretami
- swobodna komunikacja w języku polskim
- dobra znajomość języka angielskiego
Mile widziane
- znajomość RAG i Model Context Protocol (MCP)
Opis stanowiska
Projekt dla klienta z branży ubezpieczeniowej — rozwój korporacyjnej platformy AI w Microsoft Azure, łączący cloud engineering, platform engineering i DevOps z praktycznym wdrażaniem rozwiązań AI/GenAI, RAG i Agentic AI. Będziesz rozwijać usługi platformowe, automatyzować infrastrukturę i utrzymywać środowiska produkcyjne. To oferta dla seniora z szerokimi kompetencjami w Azure, Terraform i Kubernetes, który chce pracować z nowoczesnymi usługami AI. Uwaga: rola wymaga szerokiego zakresu kompetencji jednocześnie — od tworzenia nowych funkcji po bieżące utrzymanie i rozwiązywanie problemów.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Rola łączy cloud engineering, platform engineering i DevOps z praktycznym wdrażaniem rozwiązań AI/GenAI, RAG i Agentic AI.
Oczekuje się, że kandydat będzie miał szerokie kompetencje i będzie wykonywał zadania z różnych obszarów, a nie tylko skupiał się na jednym.
🔴
Obejmuje rozwój usług platformowych, automatyzację infrastruktury, utrzymanie środowisk produkcyjnych.
Może oznaczać, że będziesz odpowiedzialny za szeroki zakres zadań, od tworzenia nowych funkcji po bieżące zarządzanie i rozwiązywanie problemów.
🟡
minimum 5 lat doświadczenia w Cloud Engineering, Platform Engineering lub DevOps
Może oznaczać, że 5 lat w jednym z tych obszarów jest wystarczające, ale równie dobrze może być wymagane 5 lat łącznego doświadczenia.
🔴
minimum 2 lata doświadczenia przy rozwiązaniach AI/ML lub GenAI
W kontekście 'seniora' 2 lata doświadczenia w AI/GenAI mogą być postrzegane jako stosunkowo krótki okres, jeśli nie jest to uzupełnione przez inne doświadczenia.
🟡
Google Vertex AI, AWS Bedrock, Azure Cosmos DB
Wymienienie tych technologii jako 'mile widziane' może sugerować, że faktycznie będą one używane lub że oczekuje się od kandydata szybkiego przyswojenia ich wiedzy.