DevOps - Platform Engineer
Netrix
Rola polega na budowaniu i porządkowaniu środowisk wdrożeniowych, procesów CI/CD oraz automatyzacji dla zespołu tworzącego oprogramowanie przemysłowe z zakresu AI, IoT i wizualizacji danych. Osoba na tym stanowisku będzie projektować i utrzymywać środowiska Kubernetes, budować pipeline'y GitLab CI/CD, konteneryzować aplikacje, wdrażać monitoring i wspierać developerów w automatyzacji. Wymagana jest również praktyczna znajomość narzędzi AI (Claude Code, Cursor) do wspomagania pracy inżynierskiej.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak widełek wynagrodzenia, brak informacji o wielkości zespołu.
Rola polega na budowaniu i porządkowaniu środowisk wdrożeniowych, procesów CI/CD oraz automatyzacji dla zespołu tworzącego oprogramowanie przemysłowe z zakresu AI, IoT i wizualizacji danych. Osoba na tym stanowisku będzie projektować i utrzymywać środowiska Kubernetes, budować pipeline'y GitLab CI/CD, konteneryzować aplikacje, wdrażać monitoring i wspierać developerów w automatyzacji. Wymagana jest również praktyczna znajomość narzędzi AI (Claude Code, Cursor) do wspomagania pracy inżynierskiej.
- ✓Wpływ na architekturę środowisk i procesów wdrożeniowych
- ✓Możliwość budowania platformy developerskiej od podstaw lub porządkowania istniejących rozwiązań
- ✓Praca przy realnych systemach AI, IoT i przemysłowych
- ✓Przestrzeń do automatyzacji i wdrażania nowoczesnych praktyk DevOps oraz MLOps
- ✓Wykorzystanie nowoczesnych narzędzi AI (Claude Code, Cursor) w codziennej pracy inżynierskiej
- −Brak widełek wynagrodzenia w ogłoszeniu
- !Wymóg znajomości narzędzi AI jako must-have – może być zbyt niszowe dla niektórych kandydatów
- !Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i utrzymywanie środowisk Kubernetes dla aplikacji backendowych, webowych i AI/ML
- •Budowa i optymalizacja pipeline'ów CI/CD w GitLab
- •Automatyzacja deploymentów, testów, buildów i release'ów
- •Konteneryzacja aplikacji i przygotowywanie obrazów Docker
- •Wdrażanie aplikacji Python/FastAPI oraz usług ML
- •Konfiguracja środowisk dev, test, staging i production oraz monitoringu (np. Prometheus, Grafana)
- •Wspieranie zespołu developerskiego w automatyzacji codziennych zadań
- •Wykorzystywanie narzędzi AI (Claude Code, Cursor) do generowania skryptów i automatyzacji
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier z praktyczną znajomością Kubernetes i Docker, umiejący samodzielnie projektować pipeline'y CI/CD w GitLab, znający Linux i skrypty Bash/Python, z podstawowym rozumieniem sieci. Gotowość do nauki narzędzi AI dla automatyzacji.
Osoby bez praktycznego doświadczenia z Kubernetes i Docker, które nie potrafią samodzielnie budować pipeline'ów CI/CD. Rola nie jest odpowiednia dla tradycyjnych administratorów IT bez umiejętności programistycznych ani dla osób niechętnych do korzystania z AI w pracy.
- ?Jak duży jest zespół developerski, który będziemy wspierać?
- ?Czy środowiska są w chmurze, on-premise, czy hybrydowe?
- ?Jaki jest stosunek pracy nad nowymi rozwiązaniami do utrzymania istniejących?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call? Jak często?
- ?Czy znajomość narzędzi AI (Claude Code, Cursor) to wymaganie na start, czy planowany rozwój?
- ?Jakie są zasady dotyczące wykorzystania publicznych LLM w kontekście bezpieczeństwa danych przemysłowych?
- ?Czy istnieje już jakaś platforma/środowisko, czy zaczynamy od zera?
- ?Jaki jest proces rekrutacyjny (liczba etapów, zadanie domowe, live coding)?
- −Brak widełek wynagrodzenia
- −Brak informacji o wielkości zespołu
- −Nie opisano procesu rekrutacyjnego
- −Brak informacji o dyżurach on-call
- −Nie wiadomo, czy istnieje budżet szkoleniowy
Zespół stawia na automatyzację i nowoczesne narzędzia AI, współpracuje z programistami tworzącymi aplikacje backendowe, webowe i AI. Oczekuje się aktywnego poszukiwania rozwiązań redukujących ręczną pracę, z kulturą otwartą na eksperymenty z AI.