Pomiń do treści
Logo firmy Jacobs

Senior LLMOps/AI Platform Engineer

Jacobs

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
🔀HybrydowaTryb pracy
📄Umowa o pracęKontrakt
⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie
LokalizacjaKraków
Źródło
Aktywna
Opublikowano10 kwietnia 2026
Ostatnio sprawdzono5 maja 2026
Wygasa za2 dni
Werdykt JobHunt

Rola skupia się na operacjonalizacji i utrzymaniu systemów AI/GenAI w środowisku produkcyjnym w chmurze Azure. Będziesz projektować i wdrażać pipeline'y MLOps/LLMOps, zarządzać CI/CD, monitorować wydajność modeli, wersjonować konfiguracje promptów oraz integrować rozwiązania RAG i multi-agent z danymi korporacyjnymi. To nie jest rola badawcza ani deweloperska modeli – to inżynieria platformy AI, łącząca DevOps, bezpieczeństwo i doradztwo klientom. Praca hybrydowa w Krakowie, z kilkoma dniami w biurze miesięcznie.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: nie podano dokładnej liczby dni pracy w biurze, brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, zadania, czas).

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?GenAI/MLOps Engineer

Rola skupia się na operacjonalizacji i utrzymaniu systemów AI/GenAI w środowisku produkcyjnym w chmurze Azure. Będziesz projektować i wdrażać pipeline'y MLOps/LLMOps, zarządzać CI/CD, monitorować wydajność modeli, wersjonować konfiguracje promptów oraz integrować rozwiązania RAG i multi-agent z danymi korporacyjnymi. To nie jest rola badawcza ani deweloperska modeli – to inżynieria platformy AI, łącząca DevOps, bezpieczeństwo i doradztwo klientom. Praca hybrydowa w Krakowie, z kilkoma dniami w biurze miesięcznie.

Plusy
  • Elastyczne godziny pracy (7:30-10:00 start)
  • Globalne projekty i międzynarodowe zespoły
  • Ciągłe szkolenia, kursy językowe i programy rozwojowe
  • Sieci pracownicze (Women's Network, PRISM, Green Team itd.)
Na co uważać
  • !Nie sprecyzowano dokładnej liczby dni w biurze („several office days per month”)
  • !Rola może wiązać się z doradztwem klientom – potencjalne podróże lub spotkania poza biurem
  • !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Projektowanie i optymalizacja pipeline'ów MLOps/LLMOps na platformach Azure, Databricks i Fabric
  • Budowa i utrzymanie CI/CD (Azure DevOps) dla rozwoju, UAT i produkcji
  • Tworzenie dashboardów monitorujących wydajność systemów AI, użycie API, zużycie tokenów i koszty
  • Wersjonowanie promptów, modeli i konfiguracji agentów AI z zachowaniem śledzenia zmian
  • Wdrażanie i testowanie rozwiązań RAG i multi-agent w integracji z danymi strukturalnymi i niestrukturalnymi
  • Współpraca z inżynierami AI, data engineerami i architektami przy skalowalnych platformach
  • Implementacja zabezpieczeń: kontrola dostępu, audyty, mechanizmy przeciw halucynacjom
  • Doradztwo klientom w zakresie architektury platform, ładu danych i najlepszych praktyk MLOps
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Inżynier z co najmniej 5-letnim stażem w MLOps/DevOps, mocnym Pythonem i Azure, który ma praktykę z Databricks i LLM-ami, ale mniejsze doświadczenie z RAG i multi-agentami na produkcji.

Raczej nie dla

Juniorzy, osoby szukające pracy w pełni zdalnej lub unikające kontaktu z klientem, a także ci, którzy wolą budować modele ML zamiast operacjonalizować je na produkcji.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid2/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt3/5
Remote3/5
Enterprise4/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile dokładnie dni w miesiącu trzeba być w biurze?
  • ?Czy są podróże służbowe do klientów? Jak często?
  • ?Jak liczny jest zespół AI/Platform w Krakowie?
  • ?Jaki jest podział między rozwojem wewnętrznej platformy a projektami klienckimi?
  • ?Jakie konkretne narzędzia monitorujące są używane? (np. Prometheus, Grafana, Azure Monitor)
  • ?Czy jest dyżur on-call? Jak to wygląda?
  • ?Jaki jest budżet na konferencje i szkolenia?
  • ?Czy oferta dotyczy pracy w stałym zespole czy rotacji między klientami?
Brakujące informacje
  • Nie podano dokładnej liczby dni pracy w biurze
  • Brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, zadania, czas)
  • Brak informacji o budżecie szkoleniowym
  • Nie wiadomo, z jakimi konkretnie klientami lub projektami będzie się pracować
  • Brak wzmianki o on-call lub dyżurach
Zespół

Praca w międzynarodowym środowisku, z naciskiem na współpracę, inkluzywność i ciągły rozwój. Zespół prawdopodobnie liczy kilku inżynierów AI/ML, data engineerów i architektów, działających w modelu agile.

🔗Podobne oferty