MLOps Engineer (Machine Learning, MLFlow, Kubernetes, DVC)
⚲ Gdańsk, Oliwa, Poznań, Grunwald, Wrocław, Fabryczna
Do uzgodnienia
Wymagania
- min. 4 lata doświadczenia w CI/CD i/lub technologiach chmurowych
- doświadczenie z Git, narzędziami CI/CD, Kubernetes, Docker, frameworkami ML (np. TensorFlow) oraz Infrastructure as Code
- doświadczenie z narzędziami do monitoringu i logowania
- angielski min. B2 (pisemnie i ustnie)
Mile widziane
- praktyczne doświadczenie z MLflow, DVC lub podobnymi narzędziami do zarządzania cyklem życia modeli
- praktyczne doświadczenie w AI/GenAI, w tym z LLM, wzorcami RAG i agentic workflows w środowisku produkcyjnym lub okołoprodukcyjnym
- znajomość vector search, embeddings, wzorców model-serving lub AI observability
Opis stanowiska
Capgemini szuka MLOps Engineera, który zadba o to, by modele uczenia maszynowego były sprawnie wdrażane, monitorowane i utrzymywane w różnych środowiskach. W praktyce będziesz automatyzować deployment i aktualizacje modeli, budować pipeline'y CI/CD dla workflow ML, konfigurować monitoring i observability oraz wspierać inicjatywy GenAI, w tym rozwiązania oparte na LLM, wzorcach RAG i agentic workflows. To oferta dla osoby z doświadczeniem w CI/CD i chmurze, która chce rozwijać się w kierunku MLOps i pracować przy projektach AI dla klientów.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
will be an advantage
Powtarzane trzykrotnie — sugeruje, że w praktyce oczekiwania mogą być szersze niż podane minimum.
🟢
practical use of LLMs, RAG patterns and agentic workflows in production or near-production environments
Konkretny, mierzalny zakres doświadczenia — transparentne.