DevOps Engineer | f/m/d
ERGO Technology & Services
Rola skupia się na budowie i utrzymaniu platformy MLOps na Azure Databricks w ramach programu Big Data & Analytics w dużej firmie ubezpieczeniowej. To nie tradycyjny DevOps infrastruktury, lecz automatyzacja cyklu życia modeli ML – od pipeline'ów CI/CD po monitoring i governance. Głównym narzędziem jest Azure Databricks z Unity Catalog, Delta Lake i MLflow.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak informacji o liczbie dni hybrydowych, nie podano wielkości zespołu.
To rola MLOps Engineer, a nie tradycyjny DevOps. Główny nacisk na automatyzację cyklu życia modeli ML w Azure Databricks, a nie na infrastrukturę czy sieci. DevOps to tylko nazwa stanowiska.
Rola skupia się na budowie i utrzymaniu platformy MLOps na Azure Databricks w ramach programu Big Data & Analytics w dużej firmie ubezpieczeniowej. To nie tradycyjny DevOps infrastruktury, lecz automatyzacja cyklu życia modeli ML – od pipeline'ów CI/CD po monitoring i governance. Głównym narzędziem jest Azure Databricks z Unity Catalog, Delta Lake i MLflow.
- ✓Praca w stabilnej, międzynarodowej firmie ubezpieczeniowej (ERGO/Munich Re)
- ✓Nowoczesny stack: Azure Databricks, MLOps, GenAI/LLMOps w planach
- ✓Dog-friendly office i pokój gier w Warszawie
- !Brak informacji o liczbie dni hybrydowych w tygodniu
- !Nieokreślona wielkość zespołu ani struktura raportowania
- !Opis zawiera 'proactive guiding and managing a development team' – może sugerować rolę lidera, ale poziom to 'regular'
- !Brak widełek płacowych
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i wdrażanie zautomatyzowanych pipeline'ów MLOps na Azure Databricks
- •Implementacja CI/CD dla modeli ML, w tym integracja testów jednostkowych i walidacyjnych
- •Rozwijanie komponentów do monitorowania modeli, wykrywania dryfu i zgodności z regulacjami
- •Współpraca z Product Ownerem i Architectem przy dalszym rozwoju produktu
- •Integracja rozwiązań Databricks z procesami biznesowymi wewnętrznych klientów
- •Mentoring i prowadzenie zespołu deweloperskiego
- •Utrzymywanie jakości kodu poprzez code review i dobre praktyki
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Mid-level inżynier z solidnym doświadczeniem w Azure Databricks i CI/CD dla ML, potrafiący samodzielnie planować pipeline'y i współpracować z zespołem. Wymagana biegła znajomość angielskiego i polskiego.
Juniorzy bez doświadczenia w Databricks i MLOps, osoby szukające stricte tradycyjnego DevOps (infra, Kubernetes, sieci), oraz kandydaci preferujący pracę w pełni zdalną (model hybrydowy).
- ?Ile dni w tygodniu należy być w biurze w Warszawie?
- ?Ile osób liczy zespół BDAP i jakie są role w zespole?
- ?Czy ta rola to stanowisko lidera (tech lead) czy indywidualnego specjalisty z mentoringiem?
- ?Jakie są najbliższe cele roadmapy dla AI Services?
- ?Czy w planach jest wdrożenie GenAI/LLMOps – na jakim etapie?
- ?Jak wygląda proces rekrutacyjny – ilość etapów, zadanie domowe?
- ?Czy istnieje możliwość rozwoju w kierunku architekta lub product ownera?
- ?Jaki jest budżet na szkolenia i konferencje?
- −Brak informacji o liczbie dni hybrydowych
- −Nie podano wielkości zespołu
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy rola jest indywidualna czy liderska
- −Brak widełek wynagrodzenia
Międzynarodowe, różnorodne środowisko z naciskiem na rozwój, współpracę i CSR. Biuro w Warszawie przyjazne psom, z pokojem gier i strefą kinową.