Senior DevOps/MLOps Engineer with Russian

Nasze wymagania: Bardzo dobra znajomość AWS (architektura, security, optymalizacja kosztów) Doświadczenie z Databricks Praktyka z platformami ML (AWS SageMaker lub Google Vertex AI) Ekspercka znajomość Terraform lub Terragrunt (multi-cloud) Zaawansowana znajomość Kubernetes (skalowanie, networking) Doświadczenie z narzędziami observability (Prometheus, Grafana, Loki, ELK) Praktyka w Git-based workflows oraz CI/CD (ArgoCD, FluxCD) Znajomość bezpieczeństwa kontenerów (Docker) i orkiestracji Doświadczenie w MLOps (continuous training, deployment) Znajomość narzędzi do pipeline’ów ML (Kubeflow, Argo Workflows) Doświadczenie z LLMOps (np. Langfuse, Ollama, vLLM) Proaktywność i samodzielność w działaniu Umiejętność identyfikacji interesariuszy i dowożenia tematów end-to-end Bardzo dobre umiejętności komunikacyjne Doświadczenie we współpracy z różnymi poziomami organizacji Nastawienie na ciągłe doskonalenie i optymalizację procesów Dobra organizacja pracy i zarządzanie czasem Znajomość języka rosyjskiego Znajomość języka angielskiego – minimum Upper-Intermediate O projekcie: Nasz klient to globalna platforma mobility i usług miejskich, która umożliwia użytkownikom zamawianie przejazdów oraz innych usług, a także bezpośrednie negocjowanie cen z usługodawcami. Platforma oferuje szeroki zakres usług, w tym ride-hailing, podróże międzymiastowe, dostawy oraz wsparcie w realizacji zadań, działając w wielu miastach na całym świecie. O roli Poszukujemy doświadczonego Senior DevOps/MLOps Engineera do projektu realizowanego dla globalnej platformy z obszaru mobility i usług miejskich. To jedna z najpopularniejszych aplikacji tego typu na świecie, umożliwiająca m.in. zamawianie przejazdów, dostaw czy usług on-demand w wielu krajach. Projekt znajduje się w fazie rozwoju, co daje realny wpływ na architekturę, procesy oraz kierunek rozwoju rozwiązań MLOps. Dołączysz do zespołu pracującego nad rozwojem i optymalizacją rozwiązań MLOps w środowisku chmurowym. Kluczowym celem jest budowa skalowalnych, bezpiecznych i zoptymalizowanych kosztowo pipeline’ów ML oraz infrastruktury wspierającej rozwój modeli. Zakres obowiązków: Projektowanie i wdrażanie skalowalnych oraz bezpiecznych rozwiązań MLOps w chmurze Automatyzacja pipeline’ów deploymentowych i minimalizacja działań manualnych Współpraca z Data Scientistami w celu wdrażania najlepszych praktyk MLOps Integracja aspektów bezpieczeństwa w całym cyklu życia modeli ML Analiza i rozwiązywanie problemów (root cause analysis) oraz wdrażanie działań prewencyjnych Udział w projektowaniu architektury systemów i rozwiązań Oferujemy: Indywidualne wsparcie Service Delivery Managera, który pomoże Ci zaplanować ścieżkę kariery i zadba o komfort w projekcie Szkolenia, certyfikaty i konferencje - dofinansowujemy lub w pełni pokrywamy koszty rozwoju kompetencji technicznych SmartChange – umożliwiamy zmianę projektu i dobieramy kolejny zgodnie z Twoimi preferencjami Nie tylko praca – wyjścia, sport i nasze webinary #edge1talks Aktywność fizyczna – wspieramy sportowe inicjatywy i wynajem sal treningowych Pakiet zdrowotny – prywatna opieka, karta sportowa, ubezpieczenie i wsparcie psychologiczne (HearMe) Elastyczne benefity – sam decydujesz, na co przeznaczasz punkty w naszym systemie benefitowym Bezpłatne lekcje języka angielskiego – dopasowane do Twojego poziomu, idealne do pracy w międzynarodowym środowisku