Senior / Expert AWS AI Engineer
Nordea
Rola w grupie Financial Crime Prevention Technology w Nordei. Mimo tytułu 'AI Engineer', jest to pozycja MLOps/Data Engineering – głównym zadaniem jest projektowanie i utrzymanie skalowalnej infrastruktury AWS dla pipeline'ów ML i LLM, a nie tworzenie modeli. Obejmuje budowę ETL (PySpark), orkiestrację (Step Functions, Airflow), CI/CD (Jenkins) i IaC (Terraform). Wymaga głębokiej znajomości ekosystemu Hadoop i dużej ilości usług AWS.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury raportowania, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Tytuł 'AWS AI Engineer' sugeruje pracę bezpośrednio z modelami AI, ale rzeczywista rola to MLOps/Data Engineer – skupia się na budowie infrastruktury, pipeline'ów ETL i CI/CD dla AI/ML, a nie na tworzeniu czy trenowaniu modeli. Główny nacisk kładzie na AWS, Spark, Hadoop i automatyzację.
Rola w grupie Financial Crime Prevention Technology w Nordei. Mimo tytułu 'AI Engineer', jest to pozycja MLOps/Data Engineering – głównym zadaniem jest projektowanie i utrzymanie skalowalnej infrastruktury AWS dla pipeline'ów ML i LLM, a nie tworzenie modeli. Obejmuje budowę ETL (PySpark), orkiestrację (Step Functions, Airflow), CI/CD (Jenkins) i IaC (Terraform). Wymaga głębokiej znajomości ekosystemu Hadoop i dużej ilości usług AWS.
- ✓Wyraźny podział na Senior/Expert z określonymi latami doświadczenia
- ✓Bardzo szczegółowa lista usług AWS – wskazuje na dojrzałe środowisko cloud
- ✓Praca w obszarze zapobiegania przestępczości finansowej – ciekawa domena z realnym wpływem
- !Bardzo szeroki zakres wymaganych technologii – może oznaczać rozproszenie i presję na wszechstronność
- !Praca w wielu zespołach projektowych (high-impact project teams) – potencjalnie duża złożoność organizacyjna
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i zarządzanie infrastrukturą AWS dla obciążeń AI/ML (Step Functions, EventBridge, MWAA, Lambda)
- •Tworzenie i optymalizacja pipeline'ów ETL na dużą skalę przy użyciu PySpark na AWS Glue, EMR i EKS
- •Zarządzanie danymi na Amazon S3 i zapytania ad-hoc przez Athena
- •Implementacja CI/CD z Jenkins i Infrastructure as Code z Terraform
- •Monitorowanie wydajności, kosztów i niezawodności zdeployowanych rozwiązań AI/ML
- •Współpraca z data scientistami i interesariuszami biznesowymi przy wymaganiach technicznych
- •Mentoring młodszych inżynierów i podnoszenie standardów technicznych zespołu
- •Pisanie czystego, udokumentowanego i testowalnego kodu
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Data engineer lub DevOps z 5 latami praktyki w AWS i big data, który zna PySpark, Hadoop, Terraform i Jenkins – nawet jeśli brakuje mu wybranych 'nice-to-have'.
Nie dla juniorów ani mid-level bez minimum 5 lat w data engineering/cloud. Osoby nastawione wyłącznie na rozwój modeli ML (bez pracy z infra i ETL) również nie będą pasować.
- ?Ile osób liczy zespół Data and Analytics, w którym ma pracować kandydat?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call? Jeśli tak, jaka jest rotacja?
- ?Jaka jest polityka pracy zdalnej/hybrydowej dla tej roli?
- ?Czy istnieje budżet na certyfikacje AWS lub szkolenia?
- ?Jaki jest obecny stan zaawansowania MLOps w Nordei – czy to greenfield, czy rozwijanie istniejących rozwiązań?
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny (liczba etapów, zadanie domowe, live coding)?
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury raportowania
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy rola wiąże się z dyżurami on-call
- −Nie określono budżetu szkoleniowego ani możliwości uzyskania certyfikatów