AI DevOps Lead Engineer
emagine Polska
To rola dla doświadczonego DevOps/Cloud Engineera, który będzie projektować i zarządzać infrastrukturą chmurową na Azure (z elementami GCP). Główne zadania to automatyzacja z użyciem Terraform, zarządzanie klastrami Kubernetes (AKS, GKE), rozwój pipeline'ów CI/CD w Jenkinsie oraz wdrażanie monitoringu i zabezpieczeń. Mimo nazwy 'AI DevOps', codzienna praca skupia się na infrastrukturze i automatyzacji, a nie bezpośrednio na AI/ML.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano liczby dni pracy zdalnej w tygodniu, brak informacji o dodatkowych benefitych (np. budżet szkoleniowy, prywatna opieka zdrowotna).
Rola to przede wszystkim DevOps/Cloud Engineer, a nie inżynier AI. 'AI' w nazwie może odnosić się do kontekstu projektów wspierających uczenie maszynowe, ale codzienna praca skupia się na infrastrukturze chmurowej, CI/CD, Kubernetes i automatyzacji, nie na modelach AI.
To rola dla doświadczonego DevOps/Cloud Engineera, który będzie projektować i zarządzać infrastrukturą chmurową na Azure (z elementami GCP). Główne zadania to automatyzacja z użyciem Terraform, zarządzanie klastrami Kubernetes (AKS, GKE), rozwój pipeline'ów CI/CD w Jenkinsie oraz wdrażanie monitoringu i zabezpieczeń. Mimo nazwy 'AI DevOps', codzienna praca skupia się na infrastrukturze i automatyzacji, a nie bezpośrednio na AI/ML.
- ✓Długoterminowy kontrakt B2B
- ✓Nowoczesny stack: Terraform, Kubernetes, Jenkins, Azure
- ✓Możliwość pracy w środowisku z elementami AI/ML
- !Niejasny zakres odpowiedzialności związany z 'AI' w nazwie stanowiska
- !Brak informacji o dyżurach on-call lub wsparciu poza godzinami pracy
- !Nie podano wielkości zespołu ani struktury
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i zarządzanie infrastrukturą w Azure za pomocą Terraform (IaC)
- •Administracja i optymalizacja klastrów Kubernetes (AKS, GKE)
- •Rozwój i utrzymanie pipeline'ów CI/CD w Jenkinsie
- •Implementacja zabezpieczeń i automatyzacja naprawy podatności
- •Budowa frameworku monitoringu i alertów (np. Prometheus, Grafana)
- •Wdrażanie bramek bezpieczeństwa dla lepszej kontroli dostępu
- •Automatyzacja zadań za pomocą skryptów Python/Bash
- •Współpraca z zespołem nad rozwojem narzędzi deweloperskich
Stanowisko liderskie — wymaga zarówno doświadczenia technicznego jak i umiejętności zarządzania.
Inżynier z co najmniej 4-letnim doświadczeniem w DevOps/Cloud, który ma solidne podstawy w Linuxie i Terraform, ale może nie mieć jeszcze bardzo zaawansowanych umiejętności Kubernetes - pod warunkiem, że szybko się uczy.
Osoby szukające czysto zdalnej pracy (hybryda 1-2 dni w biurze w Krakowie) oraz kandydaci bez doświadczenia w zarządzaniu klastrami Kubernetes i infrastrukturą chmurową na poziomie produkcyjnym.
- ?Jaki jest podział obowiązków między Azure a GCP? Czy obie platformy są równie ważne?
- ?Ile osób liczy zespół i jaka jest struktura (DevOps, developerzy, SRE)?
- ?Czy wiąże się z tym dyżur on-call? Jeśli tak, jak często i czy jest dodatkowo płatny?
- ?Jakie narzędzia monitorujące są obecnie używane? Czy planujecie wdrożenie Prometheus/Grafana?
- ?Na czym konkretnie polega 'AI' w tej roli? Czy są to projekty ML wymagające specyficznej infrastruktury?
- ?Czy istnieje możliwość całkowicie zdalnej pracy, czy hybryda jest wymagana?
- ?Jaki jest proces rekrutacyjny i ile etapów obejmuje?
- −Nie podano liczby dni pracy zdalnej w tygodniu
- −Brak informacji o dodatkowych benefitych (np. budżet szkoleniowy, prywatna opieka zdrowotna)
- −Nie określono, czy stawka 200 PLN/h jest negocjowalna
- −Brak informacji o systemie ocen i awansu
Dynamiczne środowisko sprzyjające innowacjom i współpracy, z elastycznością w harmonogramie pracy.