AI Devops
⚲ Wrocław
17 000 - 21 500 PLN brutto (UoP) | 150 - 170 PLN netto (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 dotyczy wdrażania rozwiązań AI/ML w procesach biznesowych — od projektowania modeli, przez integrację z istniejącymi systemami, po budowę pipeline'ów CI/CD i zarządzanie nimi w chmurze (preferowany Azure). To oferta dla osoby, która łączy kompetencje AI/ML z DevOps i chce pracować na styku biznes–technologia, także w obszarze zgodności z GDPR i AI Act. Uwaga: zakres obowiązków jest bardzo szeroki — od projektowania AI/ML, przez CI/CD i chmurę, po bezpieczeństwo i optymalizację kosztów — co może oznaczać, że jedna osoba ma pełnić jednocześnie rolę AI inżyniera, DevOps i architekta. Dodatkowo punkt o dokumentowaniu i standaryzacji procesów technicznych często sygnalizuje, że w organizacji brakuje uporządkowanych procesów i nowa osoba ma je dopiero stworzyć od zera.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Zakres obowiązków
Bardzo szeroki zakres — od projektowania AI/ML, przez CI/CD, chmurę, bezpieczeństwo, po optymalizację kosztów. Może oznaczać, że jedna osoba ma pełnić rolę AI inżyniera, DevOps i architekta jednocześnie.
🟡
preferowany Microsoft Azure
Słowo 'preferowany' sugeruje, że w praktyce może być wymagane doświadczenie z Azure, mimo że formalnie nie jest to twarde wymaganie.
🟡
Współpraca z zespołami DevOps
Sugeruje istnienie osobnych zespołów DevOps, ale zakres obowiązków obejmuje też budowę pipeline'ów CI/CD — granice odpowiedzialności mogą być niejasne.
🟡
Optymalizacja wydajności i kosztów rozwiązań AI
Może oznaczać presję na redukcję kosztów chmury/AI, co bywa trudne i czasochłonne bez jasno określonych celów.
🔴
Dokumentowanie i standaryzacja procesów technicznych
Często sygnał, że w organizacji brakuje uporządkowanych procesów i nowa osoba ma je dopiero stworzyć od zera.