Infrastructure and MLOps Engineer
Graphcore
Jako Infrastructure and MLOps Engineer będziesz odpowiedzialny za budowę i utrzymanie infrastruktury dla platformy AI Graphcore, w tym CI/CD, konteneryzację (Kubernetes, Docker) i zarządzanie chmurą (AWS). Będziesz wspierać zespoły AI i ML, rozwijając narzędzia i automatyzując procesy wdrożeniowe. Rola łączy inżynierię infrastruktury z operacjami ML (MLOps) – nie jest to typowe stanowisko deweloperskie.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna), brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Jako Infrastructure and MLOps Engineer będziesz odpowiedzialny za budowę i utrzymanie infrastruktury dla platformy AI Graphcore, w tym CI/CD, konteneryzację (Kubernetes, Docker) i zarządzanie chmurą (AWS). Będziesz wspierać zespoły AI i ML, rozwijając narzędzia i automatyzując procesy wdrożeniowe. Rola łączy inżynierię infrastruktury z operacjami ML (MLOps) – nie jest to typowe stanowisko deweloperskie.
- ✓Firma jest częścią SoftBank Group – stabilne finansowanie
- ✓Kultura: 'service ownership', 'empowerment', dążenie do eliminacji toil
- ✓Praca z nowoczesnymi technologiami (K8s, Terraform, ML orchestration)
- ✓Elastyczne godziny pracy (flexible working)
- −W ogłoszeniu jest mowa o prawie do pracy w UK, ale lokalizacja wg danych strukturalnych to Gdańsk – może to wskazywać na niespójność lub konieczność relokacji
- −Brak widełek wynagrodzenia
- −Opisy benefitów (barista bar w Bristol) nie pasują do lokalizacji Gdańsk – może to być kopia ogłoszenia z UK
- !Nie określono modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna)
- !Brak informacji o dyżurach on-call
- !Nie podano wielkości zespołu ani liczby osób na podobnych stanowiskach
- !Proces rekrutacyjny nie jest opisany
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Utrzymywanie i rozwijanie pipeline'ów CI/CD (np. GitHub Actions)
- •Wdrażanie i zarządzanie usługami na Kubernetes (k8s) z użyciem Docker
- •Zarządzanie infrastrukturą chmurową (AWS) za pomocą Terraform
- •Automatyzacja procesów build, test i deploymentu komponentów ML
- •Monitorowanie i obserwowalność systemów (Prometheus, Grafana)
- •Współpraca z zespołami AI w celu usprawnienia ich narzędzi i środowisk
- •Debugowanie problemów infrastrukturalnych i optymalizacja wydajności
Osoba z 3-5 latami doświadczenia w DevOps/MLOps, biegła w Python i Kubernetes, która pracowała przy wdrażaniu modeli ML w produkcji i chce rozwijać infrastrukturę dla AI. Szuka autonomicznej roli w firmie technologicznej z dużym budżetem i stabilnością (SoftBank).
Osoba z co najmniej 2-3 latami doświadczenia w administracji systemami Linux i Kubernetes, znająca Python i podstawy CI/CD, która miała styczność z ML (nawet przy prostych pipeline'ach).
Osoby bez doświadczenia w Kubernetes i chmurze, a także programiści szukający czysto deweloperskiej roli bez elementów operacyjnych. Rola wymaga solidnych podstaw w infrastrukturze.
- ?Czy stanowisko jest w Gdańsku, czy w UK – jak wygląda kwestia lokalizacji i prawa do pracy?
- ?Jaki jest model pracy – zdalny, hybrydowy, stacjonarny? Jeśli hybrydowy, ile dni w biurze?
- ?Ile osób liczy zespół Software Infrastructure?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call? Jak często?
- ?Jak wygląda proces rekrutacji – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
- ?Czy stosowany stack różni się od wymienionego (np. czy AWS jest głównym dostawcą chmury)?
- ?Jaka jest skala infrastruktury – ile klastrów Kubernetes, jakie obciążenie?
- −Nie podano modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna)
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy są dyżury on-call
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak informacji o możliwości pracy zdalnej z zagranicy
Kultura oparta na service ownership i empowerment, z naciskiem na długoterminowe rozwiązania i eliminację toil. Praca w squadowej strukturze z autonomią.