Inżynierka/Inżynier Platformy MLOps
Posted Updated 6
views
Description
Na co dzień w naszym zespole:
- projektujesz i rozwijasz platformę MLOps/LLMOps oraz rozwiązania oparte o ML i GenAI, wspierające pełny cykl życia modeli, od przygotowania danych po wdrożenie i monitoring produkcyjny,
- tworzysz i utrzymujesz rozwiązania działające w środowisku chmurowym Google Cloud Platform,
- współtworzysz standardy architektoniczne, operacyjne i bezpieczeństwa dla platform AI wykorzystywanych w organizacji,
- projektujesz i automatyzujesz procesy dostarczania, wdrażania oraz monitorowania modeli i aplikacji AI,
- współpracujesz z zespołami biznesowymi, analitycznymi i technologicznymi przy realizacji strategicznych inicjatyw związanych z danymi i sztuczną inteligencją,
- wspierasz rozwój kompetencji zespołu poprzez mentoring, code review oraz dzielenie się wiedzą,
- aktywnie uczestniczysz w definiowaniu kierunku rozwoju platformy MLOps oraz wykorzystania AI w banku.
To stanowisko może być Twoje, jeśli:
- posiadasz wieloletnie doświadczenie w projektowaniu, budowie i rozwoju aplikacji w Pythonie,
- bardzo dobrze znasz systemy Linux (RHEL, Debian),
- masz praktyczne doświadczenie w pracy z Kubernetes oraz architekturą kontenerową,
- znasz Google Cloud Platform lub inne rozwiązania chmurowe,
- potrafisz projektować i rozwijać rozwiązania zapewniające wysoką dostępność, skalowalność oraz bezpieczeństwo,
- posiadasz doświadczenie w budowie lub utrzymaniu platform MLOps, DevOps, Data Platform lub rozwiązań z obszaru AI,
- rozumiesz cykl życia modeli Machine Learning oraz procesy ich wdrażania, monitorowania i utrzymania na środowiskach produkcyjnych,
- posiadasz doświadczenie w obszarze MLOps, LLMOps, Generative AI lub Agentic AI,
- znasz narzędzia wspierające budowę i zarządzanie platformami ML, takie jak MLflow, Airflow, Kubeflow, Vertex AI lub ich odpowiedniki,
- znasz w praktyce procesy CI/CD, automatyzacje wdrożeń oraz podejścia Infrastructure as Code (np. Terraform),
- masz doświadczenie w pracy z technologiami Big Data, takimi jak Apache Spark, Dataproc lub podobnymi rozwiązaniami,
- posiadasz doświadczenie w budowie platform i środowisk wykorzystywanych przez zespoły Data Science, analityczne lub AI,
- potrafisz samodzielnie podejmować decyzje technologiczne i brać odpowiedzialność za realizację złożonych inicjatyw,
- umiesz efektywnie współpracować z interesariuszami biznesowymi i technologicznymi oraz przekładać potrzeby biznesowe na rozwiązania technologiczne,
- chcesz rozwijać się w kierunku lidera technicznego i mieć realny wpływ na rozwój platform AI,
- dodatkowym atutem będzie doświadczenie w sektorze bankowym, analityce ryzyka lub rozwiązaniach antyfraudowych.