Senior ML Platform Reliability & Infrastructure Engineer
Holisticon Poland
Rola Senior ML Platform Reliability & Infrastructure Engineer w firmie Holisticon Connect (część NEXER GROUP), która pracuje dla międzynarodowych klientów. Kandydat będzie budował i utrzymywał zaawansowaną platformę do odkrywania leków, wykorzystującą uczenie maszynowe i systemy przetwarzania dużych zbiorów danych. Kluczowe jest zapewnienie niezawodności, skalowalności i produkcyjności systemów AI.
Brakuje: szczegółowy opis domeny biznesowej (np. jakie typy leków są odkrywane, jakie dane są przetwarzane)., informacje o wielkości zespołu ml platform..
Rola Senior ML Platform Reliability & Infrastructure Engineer w firmie Holisticon Connect (część NEXER GROUP), która pracuje dla międzynarodowych klientów. Kandydat będzie budował i utrzymywał zaawansowaną platformę do odkrywania leków, wykorzystującą uczenie maszynowe i systemy przetwarzania dużych zbiorów danych. Kluczowe jest zapewnienie niezawodności, skalowalności i produkcyjności systemów AI.
- ✓Możliwość wyboru formy zatrudnienia (B2B lub UoP).
- ✓Budżet szkoleniowy z dodatkowymi płatnymi godzinami.
- ✓Elastyczne godziny pracy bez mikromanagementu.
- ✓Możliwość pracy w pełni zdalnej lub w biurze.
- ✓Uznanie dla życia prywatnego, brak nadgodzin i pracy w weekendy.
- ✓Możliwość pracy nad innowacyjnymi projektami w branżach takich jak Automotive, Biotech, IoT.
- −Praca w modelu outsourcingowym, gdzie pracujesz dla zewnętrznego klienta, może oznaczać mniejszą kontrolę nad projektem i kulturą firmy.
- !Choć oferta wspomina o 'drug-discovery platform', szczegóły dotyczące domeny biznesowej i specyfiki pracy z danymi biologicznymi/chemicznymi są ograniczone.
- !Dostępność opcji pracy w pełni zdalnej lub w biurze we Wrocławiu może wymagać doprecyzowania, jeśli kandydat preferuje konkretną lokalizację.
- •Optymalizacja latencji i przepustowości dla systemów serwujących modele ML
- •Projektowanie i implementacja systemów observability (tracing, logging, dashboardy, alerting) z użyciem Prometheus, Loki, OpenTelemetry
- •Wzmacnianie bezpieczeństwa i optymalizacja zasobów Kubernetes (GKE), w tym skalowanie
- •Poprawa odporności asynchronicznych potoków zadań (Argo Workflows, Dapr, Redis)
- •Współpraca z ML engineerami i naukowcami w celu usprawnienia cyklu życia modeli
- •Zarządzanie infrastrukturą w chmurze (GCP) przy użyciu Terraform
- •Pisanie i utrzymanie kodu w Pythonie (FastAPI, GraphQL APIs, data pipelines)
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Kandydat z minimum 5-letnim doświadczeniem w inżynierii systemów rozproszonych, praktycznym doświadczeniem z Kubernetes i systemami monitoringu, biegły w Pythonie i z podstawową znajomością GCP/AWS i Terraform.
Kandydaci, którzy nie mają doświadczenia z Kubernetes, systemami rozproszonymi lub są przeciwni podejściom opartym na AI.
- ?Jakie są główne wyzwania związane z optymalizacją latencji i przepustowości dla modeli ML na tej platformie?
- ?Jak wygląda proces reagowania na incydenty i jakie są typowe czasy reakcji?
- ?Jakie są plany rozwoju platformy w najbliższych 1-2 latach?
- ?Jak wygląda proces wdrażania nowych modeli na produkcję?
- ?Czy istnieją jakieś specyficzne wymagania dotyczące bezpieczeństwa danych w kontekście odkrywania leków?
- ?Jakie są główne różnice między pracą w modelu B2B a UoP w kontekście benefitów i odpowiedzialności?
- −Szczegółowy opis domeny biznesowej (np. jakie typy leków są odkrywane, jakie dane są przetwarzane).
- −Informacje o wielkości zespołu ML Platform.
- −Dokładny proces rekrutacyjny (ile etapów, jakie typy rozmów).
Zespół ceni sobie inżynieryjną doskonałość, innowacje w dziedzinie nauk o życiu i współpracę w międzynarodowym środowisku. Istnieje nacisk na równowagę między życiem zawodowym a prywatnym.
1. HR Screening z rekruterem. 2. Rozmowa techniczna z klientem.
Na poziomie rynkowym
≈ 136,9–148,8 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię AWS. Pełne statystyki zarobków →