MLOps Section Manager (m/f/d)
KRUK
Rola kierownicza w zespole Data Science w firmie zarządzającej wierzytelnościami (KRUK). Będziesz odpowiedzialny za operacjonalizację modeli ML – od wdrożenia platformy Databricks w Azure, przez CI/CD, po utrzymanie i rozwój procesów MLOps. Kierujesz zespołem specjalistów, wspierasz data scientistów w skalowalnym wdrażaniu modeli. To połączenie zarządzania ludźmi z głęboką wiedzą techniczną o Databricks i MLOps.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani liczby bezpośrednich podwładnych, brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, czas trwania).
Rola kierownicza w zespole Data Science w firmie zarządzającej wierzytelnościami (KRUK). Będziesz odpowiedzialny za operacjonalizację modeli ML – od wdrożenia platformy Databricks w Azure, przez CI/CD, po utrzymanie i rozwój procesów MLOps. Kierujesz zespołem specjalistów, wspierasz data scientistów w skalowalnym wdrażaniu modeli. To połączenie zarządzania ludźmi z głęboką wiedzą techniczną o Databricks i MLOps.
- ✓Transformacja na platformę Databricks w Azure – greenfield dla MLOps
- ✓Możliwość realnego wpływu na architekturę i procesy ML w dużej firmie
- ✓Elastyczne godziny pracy i model zdalny (z danych strukturalnych)
- ✓Dodatkowe benefity: Mindgram, możliwość wypożyczenia samochodu firmowego
- !W ogłoszeniu pojawia się 'hybrydowy' obok 'zdalny' – upewnij się, który model faktycznie obowiązuje
- !Brak informacji o wielkości zespołu i jego obecnym składzie
- !Nie sprecyzowano, czy rola jest w pełni techniczna, czy głównie zarządcza (opis sugeruje jedno i drugie)
- !Brak wzmianki o on-call i dyżurach
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Kierowanie zespołem MLOps: planowanie pracy, rozwój kompetencji, mentoring
- •Wsparcie wdrożenia platformy Databricks w Azure (integracje, CI/CD, asset bundles, pipeline'y)
- •Utrzymanie i rozwój istniejących procesów MLOps (MSSQL, MLflow, GitLab, Docker, Python, R)
- •Projektowanie i automatyzacja pipeline'ów CI/CD dla modeli i Feature Store w GitLab CI
- •Integracja Databricks model serving endpoints z systemami enterprise (Kong, Grafana, Nexus)
- •Optymalizacja zapytań i procesów w Spark/Python/Scala/SQL
- •Zarządzanie governance i lineage modeli oraz danych w Unity Catalog
- •Współpraca z zespołami Data Science w celu skalowalnego wdrażania modeli
Stanowisko liderskie — wymaga zarówno doświadczenia technicznego jak i umiejętności zarządzania.
Inżynier MLOps lub Data Engineer z 5-letnim doświadczeniem, który zna Databricks i MLOps, ale ma mniejsze doświadczenie managerskie. Może być osobą techniczną gotową na objęcie roli leada, z potencjałem do zarządzania małym zespołem.
Nie dla osób bez doświadczenia w Databricks i MLOps (np. czysty data scientist, backend developer). Rola wymaga solidnej wiedzy o infrastrukturze ML i zarządzaniu – nie dla juniorów ani midów bez umiejętności przywódczych.
- ?Ile osób liczy zespół MLOps, którym mam kierować?
- ?Jaki jest obecny stan wdrożenia Databricks? Czy jesteśmy na początku, czy w środku?
- ?Czy oczekujecie, że manager będzie aktywnie kodował, czy tylko nadzorował?
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny – ile etapów, czy jest zadanie domowe?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call, a jeśli tak, z jaką częstotliwością?
- ?Jaki jest budżet na szkolenia i certyfikacje dla zespołu?
- ?Czy istnieją już jakieś procesy MLOps legacy do utrzymania? Jakie?
- ?Jakie są główne wyzwania techniczne w najbliższych 6 miesiącach?
- −Nie podano wielkości zespołu ani liczby bezpośrednich podwładnych
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, czas trwania)
- −Nie wiadomo, czy rola wiąże się z dyżurami on-call
- −Brak informacji o budżecie szkoleniowym dla Ciebie lub zespołu
- −Nie sprecyzowano, czy istniejący stack (MSSQL, GitLab, Docker) będzie migrowany do Databricks
Zespół Data Science w KRUK jest w trakcie transformacji do chmury, co sugeruje otwartość na zmiany i nowe technologie. Firma podkreśla inkluzywność i równe szanse, a także elastyczność godzin pracy. Atmosfera wydaje się profesjonalna, ale nastawiona na rozwój.