SENIOR MLOPS ENGINEER WITH AZURE
Svitla Systems
Rola MLOps Engineera w zewnętrznym projekcie dla globalnego dostawcy raportów środowiskowych. Odpowiadasz za projektowanie, budowę i utrzymanie infrastruktury dla AI/ML w chmurze Azure, w tym CI/CD, automatyzację i zarządzanie zasobami. Pracujesz w środowisku przechodzącym z IaaS na PaaS i serverless, z naciskiem na nowe komponenty AI/ML. Wymagana jest biegłość w Azure DevOps, skryptowaniu i narzędziach konfiguracyjnych.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano liczby osób w zespole, brak informacji o dyżurach on-call.
Rola MLOps Engineera w zewnętrznym projekcie dla globalnego dostawcy raportów środowiskowych. Odpowiadasz za projektowanie, budowę i utrzymanie infrastruktury dla AI/ML w chmurze Azure, w tym CI/CD, automatyzację i zarządzanie zasobami. Pracujesz w środowisku przechodzącym z IaaS na PaaS i serverless, z naciskiem na nowe komponenty AI/ML. Wymagana jest biegłość w Azure DevOps, skryptowaniu i narzędziach konfiguracyjnych.
- ✓Możliwość pracy nad zaawansowanymi projektami AI/ML z wykorzystaniem najnowszych usług Azure
- ✓Spersonalizowany program nauki i rozwój zainteresowań
- ✓Elastyczność – możliwość pracy zdalnej lub w biurze
- !Wiele szczegółowych wymagań – rekrutacja może być bardzo selektywna
- !Praca w modelu outsourcingowym – może wiązać się z rejestracją czasu i ścisłym nadzorem
- !Brak informacji o dyżurach on-call i harmonogramie pracy
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i utrzymanie CI/CD dla aplikacji SaaS na Azure
- •Budowa i zarządzanie infrastrukturą dla obciążeń AI/ML (np. Azure AI Foundry, OpenAI)
- •Automatyzacja procesów ML developmentu i wdrożeń
- •Konfiguracja i optymalizacja Azure PaaS (Web Apps, Function Apps, Data Factory itp.)
- •Administracja systemowa i automatyzacja (instalacje, backup, disaster recovery)
- •Monitorowanie wydajności i niezawodności przy pomocy narzędzi jak New Relic, Azure Monitor
- •Rozwiązywanie problemów na poziomie OS i sprzętu wirtualnego
- •Współpraca z zespołem nad kluczowymi projektami i mentoring
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Osoba z 3-4 letnim doświadczeniem w DevOps na Azure, która miała styczność z ML/AI i chce rozwijać się w kierunku MLOps, spełniając kluczowe wymagania techniczne.
Juniorzy bez doświadczenia w Azure DevOps i infrastrukturze ML/AI. Osoby szukające wyłącznie backendu bez odpowiedzialności za infrastrukturę.
- ?Jaka jest wielkość zespołu MLOps i ile osób pracuje przy tym projekcie?
- ?Czy są planowane dyżury on-call? Jak często?
- ?Ile środowisk Azure obsługujecie i jaka jest ich skala?
- ?Czy projekty są długoterminowe dla tego klienta?
- ?Jak wygląda proces onboardingu i wsparcie ze strony starszych inżynierów?
- ?Czy istnieje możliwość wpływu na wybór narzędzi i architektury?
- −Nie podano liczby osób w zespole
- −Brak informacji o dyżurach on-call
- −Nie wiadomo, czy praca jest przy jednym kliencie czy wielu
- −Nie określono budżetu szkoleniowego poza programem nauki