AI / LLMOps Engineer (M/K)
Rossmann SDP
Rola polega na projektowaniu, dokumentowaniu i rozwijaniu skalowalnej architektury platformy agentowej na Google Cloud Platform (GCP), z naciskiem na bezpieczeństwo, wydajność i koszty. Kandydat będzie budował narzędzia dla developerów agentów, wdrażał i rozwijał warstwę ewaluacji i obserwowalności, a także implementował rozwiązania RAG (Retrieval-Augmented Generation). Kluczowe jest utrzymanie istniejącej platformy MLOps i współpraca z innymi zespołami technicznymi.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu., brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, czas trwania)..
Rola polega na projektowaniu, dokumentowaniu i rozwijaniu skalowalnej architektury platformy agentowej na Google Cloud Platform (GCP), z naciskiem na bezpieczeństwo, wydajność i koszty. Kandydat będzie budował narzędzia dla developerów agentów, wdrażał i rozwijał warstwę ewaluacji i obserwowalności, a także implementował rozwiązania RAG (Retrieval-Augmented Generation). Kluczowe jest utrzymanie istniejącej platformy MLOps i współpraca z innymi zespołami technicznymi.
- ✓Możliwość uczestnictwa w konferencjach Tribes
- ✓Przestrzeń do eksperymentowania
- ✓Współpraca oparta na wartościach
- ✓Możliwości rozwoju (szkolenia wewnętrzne i zewnętrzne, warsztaty, szkolenia e-learningowe, programy rozwojowe, rekrutacje wewnętrzne)
- ✓Przyjazna atmosfera, Game Room
- ✓Catering w biurze
- ✓Wsparcie merytoryczne od liderów technologicznych
- !Praca w trybie hybrydowym lub zdalnym – nie jest jasno określone, jaki jest preferowany model pracy ani ile dni w biurze jest wymagane w przypadku trybu hybrydowego.
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie, dokumentowanie i rozwijanie skalowalnej architektury platformy agentowej na GCP
- •Rozbudowa provisioningu środowisk
- •Budowa narzędzi dla developerów agentów (szablony Python ADK, pipeline'y Azure DevOps, Agent Registry)
- •Wdrożenie i rozwój warstwy ewaluacji i obserwowalności agentów
- •Implementacja RAG (Vertex AI Vector Search, pipeline'y ingestii) oraz Tool Registry
- •Utrzymanie istniejącej platformy MLOps
- •Współpraca z Developerami, Data Scientistami, Data Engineerami
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Kandydat z doświadczeniem w produkcyjnym wdrażaniu rozwiązań GenAI/agentów AI, z praktyczną znajomością GCP i Pythona, rozumiejący MLOps/AIOps i CI/CD. Powinien posiadać umiejętności komunikacyjne i świadomość regulacyjną.
Rola nie jest dla osób bez doświadczenia w produkcyjnym wdrażaniu rozwiązań GenAI/agentów AI, bez znajomości GCP i Pythona, lub bez podstawowej wiedzy o MLOps/AIOps i CI/CD. Kandydaci bez umiejętności komunikacyjnych mogą mieć trudności.
- ?Jaki jest preferowany model pracy (hybrydowy czy zdalny) i jakie są oczekiwania co do obecności w biurze w przypadku trybu hybrydowego?
- ?Jak wygląda proces rekrutacji pod kątem liczby etapów i czasu trwania?
- ?Czy istnieją plany dotyczące budżetu szkoleniowego dla tego stanowiska?
- ?Jakie są główne wyzwania techniczne, z którymi zespół mierzy się obecnie?
- ?Jak wygląda typowy dzień pracy na tym stanowisku?
- −Nie podano wielkości zespołu.
- −Brak informacji o procesie rekrutacyjnym (liczba etapów, czas trwania).
Współpraca oparta na wartościach, szacunku, zaufaniu i współpracy. Promowana jest innowacyjność, kreatywność i odpowiedzialność. Zespół wspiera atmosferę pracy.
Przesłanie aplikacji/CV, Rozmowa wstępna, Rozmowa techniczna, Zatrudnienie.