Mid MLOps Engineer
H2B Group
Dołączysz do dużego zespołu (10+ osób) w projekcie klienta, gdzie będziesz projektować i budować platformę AI wspierającą rozwiązania ML i generatywnej AI. Rola koncentruje się na infrastrukturze, deploymentcie i monitorowaniu modeli – nie na ich trenowaniu. Praca w modelu konsultingowym z możliwością zmiany projektu w ramach grupy Euvic.
Brakuje: nie podano szczegółów projektu (czy greenfield, czy istniejący system), brak informacji o on-call i ewentualnych dyżurach.
Dołączysz do dużego zespołu (10+ osób) w projekcie klienta, gdzie będziesz projektować i budować platformę AI wspierającą rozwiązania ML i generatywnej AI. Rola koncentruje się na infrastrukturze, deploymentcie i monitorowaniu modeli – nie na ich trenowaniu. Praca w modelu konsultingowym z możliwością zmiany projektu w ramach grupy Euvic.
- ✓Przejrzyste wynagrodzenie – stawka godzinowa podana w ofercie
- ✓Praca zdalna (5)
- ✓Duży zespół (10+) i nowoczesny stack (Azure, Kubernetesy, LLM)
- ✓Możliwość zmiany projektu w ramach grupy Euvic (rozwój i różnorodność)
- !Firma konsultingowa – projekty mogą się zmieniać w trakcie współpracy
- !Brak informacji o długości projektu i konkretnym kliencie
- !Nie określono, czy zespół działa w trybie Agile czy Waterfall, ani czy są dyżury on-call
- •Projektowanie i budowa infrastruktury chmurowej (Azure) dla platformy AI
- •Zarządzanie cyklem życia modeli ML przy użyciu MLflow, Kubeflow lub natywnych narzędzi Azure
- •Wdrażanie modeli do produkcji na Kubernetes (AKS)
- •Budowanie i utrzymywanie pipeline'ów CI/CD dla ML (Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins)
- •Automatyzacja procesów z użyciem Python i Bash/Shell
- •Zarządzanie infrastrukturą jako kodem z Terraform/Bicep/Ansible
- •Integracja z usługami Azure (Azure ML, AKS, Azure Container Registry) – lub analogicznymi z GCP/AWS
- •Współpraca z zespołem przy skalowaniu rozwiązań AI oraz zapewnianiu ich niezawodności
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Inżynier z dokładnie 3-letnim doświadczeniem w MLOps/DevOps, który zna Azure oraz kluczowe narzędzia (MLflow, Terraform, Python), ale może nie mieć głębokiego doświadczenia z LLM lub wszystkimi usługami Azure.
Nie dla osób z mniej niż 3 latami doświadczenia w MLOps/DevOps ani dla programistów backend bez znajomości infrastruktury ML.
- ?Jaki jest konkretny klient i branża projektu?
- ?Czy projekt jest greenfieldem czy modernizacją istniejącej platformy?
- ?Jak wygląda struktura zespołu (Product Owner, DevOps, ML Engineers) i komu podlega ta rola?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call i jeśli tak, w jakiej formie?
- ?Jaka jest przewidywana długość projektu i czy istnieje możliwość przedłużenia?
- ?Czy praca jest na jednym projekcie, czy istnieje rotacja między klientami?
- ?Jak wygląda proces rekrutacji (etapy, zadanie domowe, live coding)?
- −Nie podano szczegółów projektu (czy greenfield, czy istniejący system)
- −Brak informacji o on-call i ewentualnych dyżurach
- −Nie określono długości projektu ani możliwości przedłużenia
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
Poniżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię MLOps.