Senior DevOps Engineer (in-house)
Simon-Kucher Core Business Services Sp. z o. o.
Rola koncentruje się na budowie i utrzymaniu cloud infrastructure na Azure dla wewnętrznych rozwiązań GenAI w firmie konsultingowej. Będziesz projektować bezpieczne landing zone, zarządzać klastrami AKS, wdrażać IaC (Terraform), tworzyć pipeline'y CI/CD dla modeli AI, oraz implementować monitoring i zabezpieczenia dla LLM. To połączenie DevOps i MLOps, ale bez codziennego rozwoju produktu – więcej inżynierii platformy i automatyzacji. Nietypowym wymogiem jest znajomość SharePoint, Power Automate i Logic Apps, co sugeruje integrację z ekosystemem Microsoft.
Brakuje: nie podano liczby klastrów aks ani skali środowiska., brak informacji o budżecie na certyfikacje lub konferencje (poza linkedin learning)..
Rola koncentruje się na budowie i utrzymaniu cloud infrastructure na Azure dla wewnętrznych rozwiązań GenAI w firmie konsultingowej. Będziesz projektować bezpieczne landing zone, zarządzać klastrami AKS, wdrażać IaC (Terraform), tworzyć pipeline'y CI/CD dla modeli AI, oraz implementować monitoring i zabezpieczenia dla LLM. To połączenie DevOps i MLOps, ale bez codziennego rozwoju produktu – więcej inżynierii platformy i automatyzacji. Nietypowym wymogiem jest znajomość SharePoint, Power Automate i Logic Apps, co sugeruje integrację z ekosystemem Microsoft.
- ✓Dostęp do LinkedIn Learning i Headspace.
- ✓Międzynarodowe środowisko pracy.
- ✓Stabilność zatrudnienia w renomowanej firmie konsultingowej.
- −Wymóg znajomości SharePoint/Power Automate/Logic Apps – nietypowy dla DevOps i może oznaczać dużo pracy z legacy integracjami.
- !Brak informacji o dyżurach on-call.
- !Nie podano wielkości zespołu Data & AI.
- !Wiele opcjonalnych technologii (LangChain, LangGraph) sugeruje oczekiwanie szybkiego uczenia się.
- •Projektowanie i utrzymanie bezpiecznych landing zone Azure (VNety, private endpoints, RBAC, Managed Identities).
- •Operowanie klastrami AKS oraz Azure Container Apps dla konteneryzowanych workloadów AI.
- •Implementacja Infrastructure as Code z użyciem Terraform.
- •Budowa i utrzymanie CI/CD pipeline'ów dla wdrożeń modeli AI.
- •Automatyzacja budowy i release'ów kontenerów.
- •Implementacja monitoringu i obserwowalności (Azure Monitor, Log Analytics, App Insights).
- •Wdrażanie zabezpieczeń dla integracji LLM (ochrona przed prompt injection, zarządzanie sekretami, logowanie redaction).
- •Współpraca z zespołami Data & AI przy modelach (endpointy real-time, batch joby).
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Mid-level DevOps z mocnym Azure i Kubernetes, który szybko uzupełni wiedzę o Azure Foundry i Terraform, oraz ma podstawowe pojęcie o ML/AI lifecycle.
Juniorzy bez doświadczenia produkcyjnego w Azure ani Kubernetes, ani osoby szukające kontraktu B2B. Nie dla kogoś, kto unika integracji z SharePoint/Power Automate.
- ?Ile osób liczy zespół Data & AI i jak jest zorganizowany?
- ?Jaki jest stosunek czasu poświęcanego na infrastrukturę AI vs integracje SharePoint/Logic Apps?
- ?Jaki jest obecny stan infrastruktury – greenfield, czy już działające środowiska?
- ?Czy istnieje dedykowany zespół security, czy ta rola obejmuje również pełną odpowiedzialność za bezpieczeństwo?
- ?Jakie są plany rozwojowe dotyczące AI – ile projektów/solution planujecie wdrożyć w ciągu roku?
- ?Czy w procesie rekrutacji przewidziane jest zadanie techniczne lub live coding?
- −Nie podano liczby klastrów AKS ani skali środowiska.
- −Brak informacji o budżecie na certyfikacje lub konferencje (poza LinkedIn Learning).
- −Nie określono, czy istnieją procedury awaryjne ani SLA dla środowisk AI.
Firma deklaruje kulturę innowacji, dzielenia się wiedzą i ciągłego uczenia się. Międzynarodowe środowisko, pet-friendly biuro w Warszawie (ale głównie zdalnie).
Trzy etapy: spotkanie z rekruterem, spotkanie z przełożonym, spotkanie z zespołem.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Kubernetes. Pełne statystyki zarobków →