T Hub – DevOps Engineer (AI Solutions)
T-Mobile Polska
Rola łączy DevOps z AI/ML – będziesz budować i utrzymywać infrastrukturę dla chatbotów, serwisów opartych na LLM oraz rozwiązań RAG. Praca polega na wdrażaniu i operowaniu modeli AI w chmurze i on-premise przy użyciu Kubernetes, Ansible, Docker oraz CI/CD. To stanowisko w wewnętrznym zespole innowacji T-Mobile (T Hub), gdzie współpracujesz z międzynarodowymi zespołami.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu, brak informacji o dyżurach on-call.
Tytuł sugeruje standardowe DevOps, ale rola koncentruje się na MLOps – budowie i operowaniu infrastrukturą dla AI (RAG, LLM, chatboty). To bardziej MLOps Engineer niż klasyczny DevOps.
Rola łączy DevOps z AI/ML – będziesz budować i utrzymywać infrastrukturę dla chatbotów, serwisów opartych na LLM oraz rozwiązań RAG. Praca polega na wdrażaniu i operowaniu modeli AI w chmurze i on-premise przy użyciu Kubernetes, Ansible, Docker oraz CI/CD. To stanowisko w wewnętrznym zespole innowacji T-Mobile (T Hub), gdzie współpracujesz z międzynarodowymi zespołami.
- ✓Dostęp do platform szkoleniowych: Percipio, Coursera, Rodos
- ✓Dodatkowy dzień wolny na urodziny/imieniny
- ✓Stabilne zatrudnienie na UoP w międzynarodowej korporacji
- ✓Praca w innowacyjnym hubie z najnowszymi technologiami (AI, K8s, cloud)
- !Proces rekrutacyjny zaczyna się od spotkania wstępnego bez przekazania aplikacji do Hiring Managera – może być rozciągnięty w czasie
- !Rola DevOps Engineer z silnym naciskiem na AI – może wymagać doszkolenia w MLOps
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Budowanie i utrzymywanie klastrów Kubernetes dla aplikacji AI
- •Tworzenie pipeline'ów CI/CD w Jenkins i ArgoCD
- •Konfigurowanie monitoringu z Grafana, Prometheus, Langsmith
- •Wdrażanie rozwiązań RAG (on-premise i cloud) z użyciem LangChain, LlamaIndex
- •Automatyzacja infrastruktury za pomocą Ansible i Docker
- •Pisanie skryptów i narzędzi w Python/Java
- •Codzienna komunikacja z międzynarodowym zespołem przez MS Teams
- •Utrzymanie i rozwijanie aplikacji LLM (chatboty, service boty)
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Inżynier z minimum rocznym praktycznym doświadczeniem w Kubernetes, Ansible i Docker, znający CI/CD i monitorowanie. Może mieć mniejsze doświadczenie w AI, ale wykazuje gotowość do nauki.
Osoby bez doświadczenia w Kubernetes i infrastrukturze (np. czysty backend bez DevOps). Juniorzy bez praktyki w CI/CD i K8s raczej nie przejdą.
- ?Ile osób liczy zespół i jakie role wchodzą w jego skład?
- ?Czy jest rotacja dyżurów on-call? Jak często?
- ?Jakie konkretnie projekty AI są obecnie prowadzone w T Hub?
- ?Czy stack produkcyjny różni się od wymienionego w ogłoszeniu?
- ?Jaka jest polityka dotycząca pracy zdalnej – czy to pełna zdalność, czy wymagane są okazjonalne wizyty w biurze?
- ?Czy istnieje możliwość publikacji modeli w chmurze (Azure) czy raczej on-premise?
- ?Jaki jest budżet szkoleniowy i czy można go przeznaczyć na certyfikaty cloud/K8s?
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak informacji o dyżurach on-call
- −Nie wiadomo, czy istnieją starsze systemy (legacy) wymagające utrzymania
- −Brak opisu konkretnych projektów AI realizowanych w T Hub
Międzynarodowy zespół w T Hub (Deutsche Telekom Group), praca głównie zdalna z komunikacją przez MS Teams. Kultura ciągłego uczenia się i innowacji.
Etapy: 1. Spotkanie wstępne (poznanie oczekiwań). 2. Po spotkaniu aplikacja trafia do Hiring Managera. 3. Rozmowa techniczna z Hiring Managerem i/lub zespołem. 4. Decyzja.