Inżynier / Inżynierka Machine Learning / MLOps (Middle)

Technologie, których używamy

O projekcie

Twój zakres obowiązków

• Projektowanie i implementacja aplikacji ML/LLM
• Wdrażanie i utrzymanie rozwiązań na środowiskach Linux + Kubernetes + GCP
• Rozwiązywanie problemów produkcyjnych (wydajność, skalowanie, monitoring)
• Współtworzenie standardów MLOps w organizacji
• Udział w inicjatywach rozwojowych zespołu AI

Nasze wymagania

• Bardzo dobra znajomość Python (kod produkcyjny, nie tylko notebooki)
• Doświadczenie we wdrażaniu aplikacji ML/LLM na środowiska produkcyjne
• Bardzo dobra znajomość Linux (Debian / RHEL) – praca w terminalu, analiza logów, diagnostyka problemów
• Praktyczne doświadczenie z Kubernetes – deployment, utrzymanie, troubleshooting aplikacji konteneryzowanych
• Doświadczenie z Google Cloud Platform (GCP)
• Umiejętność projektowania i implementacji aplikacji z wykorzystaniem Machine Learning oraz Large Language Models (LLM)
• Znajomość praktyk DevOps / MLOps (CI/CD, automatyzacja, zarządzanie cyklem życia modeli)
• Samodzielność w diagnozowaniu i rozwiązywaniu problemów produkcyjnych

Mile widziane

• Doświadczenie w obszarze MLOps / LLMOps / Big Data
• Praca z narzędziami CI/CD (Jenkins, GitLab CI)
• Doświadczenie z hurtowniami danych i procesami ETL
• Znajomość narzędzi typu Airflow
• Doświadczenie z uruchamianiem modeli LLM w chmurze lub na infrastrukturze GPU

Tak organizujemy naszą pracę

Tak pracujemy

To oferujemy

• Pracę z nowoczesnymi technologiami ML i LLM w dużej organizacji finansowej
• Stabilny, długofalowy projekt (12+ miesięcy)
• Elastyczny model pracy – tylko 1 dzień w tygodniu w biurze
• Realny wpływ na rozwój rozwiązań AI w skali enterprise
• Możliwość rozwoju kompetencji w obszarze ML/MLOps

Benefity