DevOps Engineer (ML/AI Infrastructure)
ITEAMLY sp. z o.o.
Rola DevOps Engineera skoncentrowana na infrastrukturze uczenia maszynowego (ML/AI). Kandydat będzie odpowiedzialny za budowanie i utrzymanie potoków CI/CD, zarządzanie chmurową infrastrukturą do trenowania i wdrażania modeli, zapewnienie skalowalności i niezawodności usług ML, a także automatyzację procesów wdrażania przepływów danych i ML. Praca odbywa się w modelu w pełni zdalnym.
Brakuje: brak informacji o wielkości zespołu., brak szczegółów dotyczących konkretnych narzędzi ci/cd używanych w praktyce..
Rola DevOps Engineera skoncentrowana na infrastrukturze uczenia maszynowego (ML/AI). Kandydat będzie odpowiedzialny za budowanie i utrzymanie potoków CI/CD, zarządzanie chmurową infrastrukturą do trenowania i wdrażania modeli, zapewnienie skalowalności i niezawodności usług ML, a także automatyzację procesów wdrażania przepływów danych i ML. Praca odbywa się w modelu w pełni zdalnym.
- ✓Możliwość pracy na nowoczesnej infrastrukturze ML/AI
- ✓Elastyczny model współpracy
- ✓Ekspozycja na najnowocześniejsze technologie
- !Choć wymieniono 'agile' w 'work-organization-work-style', brak jest szczegółów dotyczących konkretnych metodyk (np. Scrum, Kanban).
- •Budowanie i utrzymanie potoków CI/CD dla systemów ML/AI
- •Zarządzanie infrastrukturą chmurową do trenowania i wdrażania modeli
- •Zapewnienie skalowalności, niezawodności i wydajności usług ML
- •Automatyzacja procesów wdrażania przepływów danych i ML
- •Współpraca z Inżynierami ML i Data Scientistami
- •Monitorowanie systemów i optymalizacja wykorzystania zasobów
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Kandydat z doświadczeniem w DevOps lub Cloud Engineering, posiadający solidne podstawy w Pythonie lub Bashu, z doświadczeniem w pracy z przynajmniej jedną z głównych platform chmurowych (AWS, GCP, Azure) oraz znajomością Dockera i Kubernetes. Rozumienie podstaw MLOps i doświadczenie z narzędziami CI/CD jest również wymagane.
Oferta nie jest dla osób bez doświadczenia w DevOps lub Cloud Engineering, które nie posiadają biegłości w Pythonie lub Bashu, ani nie pracowały z platformami chmurowymi, Dockerem czy Kubernetes. Kandydaci bez zrozumienia cyklu życia ML i praktyk MLOps również nie będą pasować.
- ?Jak wygląda typowy dzień pracy na tym projekcie?
- ?Jakie są największe wyzwania techniczne związane z infrastrukturą ML/AI?
- ?Czy istnieją możliwości rozwoju w kierunku bardziej zaawansowanych zagadnień MLOps?
- ?Jak wygląda proces wdrażania zmian w infrastrukturze?
- ?Jakie są oczekiwania dotyczące dyżurów on-call, jeśli są przewidziane?
- −Brak informacji o wielkości zespołu.
- −Brak szczegółów dotyczących konkretnych narzędzi CI/CD używanych w praktyce.
- −Nie podano informacji o budżecie szkoleniowym.
Praca w zespole o charakterze 'agile', z naciskiem na współpracę i wsparcie.
Proces rekrutacyjny nie został szczegółowo opisany w ogłoszeniu.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →