Rola DevOps Engineera w firmie outsourcingowej, który będzie pracował przy platformie AI do ewaluacji i optymalizacji dużych modeli językowych. Główne zadania to budowa i utrzymanie systemów agentowych w produkcji, w tym architektura pętli agentów, integracje tool/function calling, zarządzanie stanem oraz tworzenie harnessów ewaluacyjnych. Dodatkowo zarządzanie infrastrukturą chmurową (AWS, Kubernetes, Terraform) oraz CI/CD. Rola jest hybrydą DevOps i inżynierii oprogramowania dla AI – wymaga zarówno umiejętności infrastrukturalnych, jak i pisania kodu Python w systemach agentowych.

Brakuje: brak informacji o wielkości zespołu, brak opisu procesu rekrutacyjnego.

🛠 Wymagane (Must Have)

Dane źródłowe

AIAWS Python FastAPI Kubernetes

AI Insights

Czym naprawdę jest ta rola?DevOps Engineer

Plusy

✓Praca przy najnowszych technologiach AI (ewaluacja i alignment LLM)
✓W pełni zdalna współpraca
✓Płaska struktura i małe zespoły – duża autonomia
✓Projekty międzynarodowe

Na co uważać

−Konieczność pracy do 22:00 CEST – może wpływać na work-life balance
−Outsourcing – praca dla klienta zewnętrznego, mniejsza kontrola nad projektem
−Brak informacji o dyżurach on-call (możliwe, że wynikają z roli)

!Mieszanka DevOps i inżynierii agentowej – odpowiedzialności mogą być niejasne
!Wymóg wykształcenia jako nice-to-have – może świadczyć o preferencji akademickiej
!Brak szczegółów dotyczących procesu rekrutacyjnego i zespołu

Codzienna praca

•Budowa i utrzymanie produkcyjnych systemów agentowych (pętle agentów, integracje narzędzi, zarządzanie stanem, harnessy ewaluacyjne) w Pythonie
•Pisanie kodu Python w FastAPI do integracji z systemami klienta
•Tworzenie i utrzymanie pipeline'ów CI/CD oraz automatyzacja wdrożeń
•Zarządzanie infrastrukturą chmurową na AWS z użyciem Terraform (IaC)
•Zarządzanie klastrami Kubernetes (np. AWS EKS)
•Praca z bazami danych relacyjnymi (PostgreSQL) i wektorowymi dla aplikacji AI
•Współpraca z klientami przy integracjach środowiskowych i odblokowywanie zespołu w sytuacjach awaryjnych
•Tworzenie infrastruktury do generowania zadań, danych syntetycznych i symulacji narzędzi

Więcej o ofercie

Dla kogo jest ta oferta

Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Inżynier DevOps z 4-letnim doświadczeniem, solidną znajomością Pythona i podstawami systemów agentowych, praktyką w AWS, K8s i Terraform. Może nie mieć głębokiego doświadczenia z agentami, ale jest w stanie szybko się wdrożyć.

Raczej nie dla

Osoby poniżej poziomu seniora (z mniej niż 4 latami w DevOps) oraz kandydaci niechętni do pracy do 22:00 CEST. Rola wymaga także konkretnego doświadczenia z systemami agentowymi – osoby bez niego mogą nie spełnić wymagań.

Ocena dopasowania

Junior1/5

Mid2/5

Senior5/5

Hands-on5/5

Architekt3/5

Remote5/5

Enterprise2/5

Pytania do rekrutera

?Czy godziny 14-22 są sztywne, czy istnieje możliwość elastyczności?
?Ile osób liczy zespół, w którym będę pracować?
?Jak wygląda harmonogram dyżurów on-call?
?Czy klient (dostawca rozwiązań AI) jest znany – czy można podać nazwę?
?Jaki jest przewidywany czas trwania projektu/kontraktu?
?Czy istnieje budżet szkoleniowy lub możliwość uczestnictwa w konferencjach?
?Jakie konkretne narzędzia do baz wektorowych są używane (np. Pinecone, Weaviate)?