Senior MLOps Engineer
Do uzgodnienia
Wymagania
- doświadczenie na poziomie seniora w MLOps / inżynierii infrastruktury ML
- praktyka z GCP (Vertex AI, GKE, Cloud Run, GPU/TPU)
- doświadczenie w serwowaniu modeli ML na produkcji (niskie opóźnienia, wysoka przepustowość)
- doświadczenie w budowie pipeline'ów CI/CD/CT dla modeli (Airflow, Vertex AI Pipelines, GitHub Actions)
- doświadczenie w monitoringu ML: drift cech, dokładność predykcji, zmiany rozkładu danych
- współpraca z AI Researchers i Data Engineers przy feature store i wersjonowaniu danych
Opis stanowiska
Point Wild buduje portfolio rozwiązań cyberbezpieczeństwa, a Ty odpowiadasz za infrastrukturę i pipeline'y, które pozwalają modelom AI działać produkcyjnie na GCP. W praktyce: architektura ML na Vertex AI i GKE, serwowanie modeli (Triton, vLLM), automatyzacja treningu i wdrożeń oraz monitoring driftu i jakości predykcji. To rola dla seniora, który łączy świat data science, cloud ops i backendu i potrafi przeprowadzić prototyp z notebooka do skalowalnej usługi.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
✓ Ogłoszenie wygląda transparentnie — brak typowych czerwonych flag.