MLOps Engineer (Machine Learning, MLFlow, Kubernetes, DVC)
⚲ Gdańsk, Oliwa, Poznań, Grunwald, Wrocław, Fabryczna
Do uzgodnienia
Wymagania
- wykształcenie wyższe (licencjat, inżynier lub magister)
- min. 4 lata doświadczenia w CI/CD i/lub technologiach chmurowych
- doświadczenie z Git, narzędziami CI/CD, Kubernetes, Docker, frameworkami ML (np. TensorFlow), narzędziami monitoringu i logowania oraz Infrastructure as Code
- język 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, agentic workflows w środowiskach produkcyjnych lub bliskich produkcji
- znajomość vector search, embeddings, wzorców model-serving lub AI observability
Opis stanowiska
Jako MLOps Engineer odpowiadasz za wdrażanie, monitorowanie i utrzymanie modeli ML w różnych środowiskach — automatyzację deploymentu, pipeline'y CI/CD dla ML, optymalizację modeli oraz monitoring i observability. Dodatkowo wspierasz inicjatywy GenAI (LLM, RAG, agentic workflows), jeśli pojawią się u klientów. Pracujesz w samoorganizujących się zespołach w środowisku agile. Uwaga: doświadczenie w AI/GenAI jest opisane jako 'advantage', ale w praktyce może być kluczowe dla efektywnego wykonywania obowiązków — warto dopytać o realny udział takich projektów.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
will be an advantage
Wymienione technologie i umiejętności są pożądane, ale nie są warunkiem koniecznym, co może oznaczać, że ich brak nie dyskwalifikuje kandydata.
🔴
Hands-on experience in AI / GenAI, including practical use of LLMs, RAG patterns and agentic workflows in production or near-production environments, will be an advantage.
Choć wymienione jako "advantage", praktyczne doświadczenie w tych obszarach może być kluczowe dla efektywnego wykonywania obowiązków.