AI/ML Engineer (with GCP)
Clurgo
To rola inżyniera AI/ML w firmie software house, realizującej projekty dla klientów z różnych branż. Będziesz projektować i wdrażać skalowalne rozwiązania AI/ML w chmurze GCP, ze szczególnym naciskiem na LLM-y i MLOps. Praca jest zdalna, ale wymaga zaangażowania w działania przedsprzedażowe (pre-sales) oraz bezpośredniej współpracy z klientami. Stack technologiczny obejmuje Python, PyTorch, Langchain, GCP Vertex AI i Databricks.
Brakuje: nie podano opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, czas trwania), brak informacji o wielkości zespołu i strukturze projektów.
To rola inżyniera AI/ML w firmie software house, realizującej projekty dla klientów z różnych branż. Będziesz projektować i wdrażać skalowalne rozwiązania AI/ML w chmurze GCP, ze szczególnym naciskiem na LLM-y i MLOps. Praca jest zdalna, ale wymaga zaangażowania w działania przedsprzedażowe (pre-sales) oraz bezpośredniej współpracy z klientami. Stack technologiczny obejmuje Python, PyTorch, Langchain, GCP Vertex AI i Databricks.
- ✓Firma deklaruje work-life balance i dobre praktyki programistyczne
- −Potencjalne zaangażowanie w pre-sales może odciągać od pracy czysto technicznej
- −Brak informacji o długości projektów i stabilności zespołu (software house)
- !Wsparcie w działaniach przedsprzedażowych może być traktowane jako dodatkowy obowiązek
- !Nie podano wielkości zespołu ani liczby jednoczesnych projektów
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- •Implementacja pipeline'ów ML/AI w Pythonie z użyciem PyTorch, Hugging Face i Langchain
- •Praca z GCP Vertex AI i/lub Databricks do trenowania i deployowania modeli
- •Projektowanie i wdrażanie praktyk MLOps (CI/CD, monitorowanie modeli)
- •Tworzenie dokumentacji technicznej rozwiązań
- •Wsparcie działań przedsprzedażowych – szacowanie nakładów, przygotowywanie ofert technicznych
- •Audyt danych i definiowanie metryk sukcesu dla projektów ML
- •Regularna komunikacja z klientami w języku angielskim
- •Kodowanie i przegląd kodu w zespole
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Osoba z 4-letnim doświadczeniem w inżynierii ML, solidną znajomością Pythona i GCP, oraz podstawową wiedzą o MLOps – gotowa do wdrożenia w projekty klienckie przy wsparciu zespołu.
Juniorki bez 4 lat doświadczenia; osoby preferujące wyłącznie pracę przy produktach (nie przy projektach klienckich); inżynierowie niechętni do działań przedsprzedażowych.
- ?Ile osób liczy zespół AI/ML i jaki jest podział na projekty?
- ?Jak wygląda typowy projekt – czas trwania, liczba zaangażowanych osób?
- ?Czy w ramach pre-salesu spodziewane jest tworzenie proof-of-concept?
- ?Jakie są najczęściej używane narzędzia MLOps w firmie?
- ?Czy istnieje możliwość wpływu na wybór stosu technologicznego u klienta?
- ?Jaki jest obecny stosunek pracy projektowej do przed-sprzedażowej?
- ?Jakie są ścieżki rozwoju (senior, tech lead)?
- −Nie podano opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, czas trwania)
- −Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze projektów
- −Nie wiadomo, czy wymagane są dyżury on-call
- −Brak konkretnych przykładów projektów klienckich
Firma kładzie nacisk na dobre praktyki deweloperskie i work-life balance – zespół jest nastawiony na współpracę i rozwój.
Na poziomie rynkowym
≈ 100,0–140,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Airflow. Pełne statystyki zarobków →