AI DevOps
AVENGA (Agencja Pracy, nr KRAZ: 8448)
⚲ Wrocław
26 880 - 28 560 PLN (B2B)
Wymagania
- min. 5 lat doświadczenia w obszarze IT (rozwój oprogramowania, DevOps lub pokrewne)
- praktyczna znajomość zagadnień DevOps oraz CI/CD
- doświadczenie w pracy z chmurą (preferowany Microsoft Azure)
- znajomość konteneryzacji i orkiestracji (OpenShift / Kubernetes)
- doświadczenie w budowie i wdrażaniu rozwiązań AI/ML lub automatyzacji procesów
- umiejętność pracy na styku biznes–technologia
- znajomość zagadnień bezpieczeństwa IT i przetwarzania danych w środowiskach regulowanych
- umiejętność analizy procesów i identyfikacji możliwości automatyzacji
Opis stanowiska
Projekt z branży leasingowej, w którym kandydat będzie odpowiadać za projektowanie, rozwój i wdrażanie rozwiązań opartych na AI oraz automatyzację procesów biznesowych. Codzienna praca obejmuje integrację modeli AI z istniejącymi systemami, budowę i utrzymanie pipeline'ów CI/CD, zarządzanie rozwiązaniami w chmurze (preferowany Azure) oraz zapewnienie zgodności z GDPR i AI Act. To oferta dla osoby o szerokim profilu, która potrafi tłumaczyć potrzeby biznesowe na rozwiązania techniczne i odwrotnie. Uwaga: wymagane jest ogólne doświadczenie w IT (min. 5 lat), a niekoniecznie stricte w AI DevOps — może to oznaczać potrzebę szybkiego douczenia się w obszarze AI. Dodatkowo punkt o zgodności z regulacjami (GDPR, AI Act) może wiązać się z koniecznością głębokiego zagłębiania się w złożone i ewoluujące przepisy prawne dotyczące AI i danych.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
AI DevOps
Może oznaczać zarówno tworzenie infrastruktury dla AI, jak i wdrażanie modeli AI w ramach procesów DevOps, co wymaga szerokiego zakresu umiejętności.
🔴
Minimum 5 lat doświadczenia w obszarze IT (rozwój oprogramowania, DevOps lub pokrewne)
Wymagane jest ogólne doświadczenie w IT, a niekoniecznie 5 lat stricte w AI DevOps, co może oznaczać potrzebę szybkiego douczenia się.
🔴
Umiejętność pracy na styku biznes–technologia
Oczekuje się, że kandydat będzie tłumaczył potrzeby biznesowe na rozwiązania techniczne i odwrotnie, co może oznaczać dużo komunikacji i niejednoznaczności.
🔴
Zapewnienie zgodności rozwiązań z wymaganiami bezpieczeństwa i regulacjami (np. GDPR, AI Act)
Może oznaczać konieczność głębokiego zagłębiania się w złożone i ewoluujące przepisy prawne dotyczące AI i danych.