MLOps / LLMOps Engineer (Azure & Kubernetes)
Ness Solution
Rola polega na projektowaniu, budowie i utrzymaniu nowoczesnej platformy LLMOps dla lidera sektora ubezpieczeń, który wykorzystuje AI do rewolucjonizowania swoich usług. Kandydat będzie odpowiedzialny za infrastrukturę AI/LLM, automatyzację procesów ML (CI/CD/CT), monitoring modeli oraz architekturę kontenerową w środowisku Azure i Kubernetes. Jest to stanowisko dla osoby zafascynowanej automatyzacją i pracą ze środowiskami produkcyjnymi zawierającymi modele ML.
Brakuje: szczegółowy opis procesu rekrutacyjnego, informacje o dyżurach on-call i ich wynagrodzeniu.
Rola polega na projektowaniu, budowie i utrzymaniu nowoczesnej platformy LLMOps dla lidera sektora ubezpieczeń, który wykorzystuje AI do rewolucjonizowania swoich usług. Kandydat będzie odpowiedzialny za infrastrukturę AI/LLM, automatyzację procesów ML (CI/CD/CT), monitoring modeli oraz architekturę kontenerową w środowisku Azure i Kubernetes. Jest to stanowisko dla osoby zafascynowanej automatyzacją i pracą ze środowiskami produkcyjnymi zawierającymi modele ML.
- ✓Praca dla lidera sektora ubezpieczeń rewolucjonizującego usługi za pomocą AI
- ✓Budowa nowoczesnej platformy LLMOps pod najnowsze wymogi AI Act
- ✓Długofalowa współpraca
- !Nie podano konkretnej liczby dni pracy w biurze w modelu hybrydowym, jedynie 'min. 1 dzień w tygodniu'.
- •Projektowanie i budowa skalowalnych środowisk AI/LLM w oparciu o Azure Machine Learning, Azure AI Foundry oraz Kubernetes (AKS)
- •Wdrażanie potoków CI/CD/CT dla ML, w tym wersjonowanie danych i modeli (DVC, MLflow)
- •Implementacja Continuous Training
- •Monitoring modeli pod kątem Data Drift/Model Drift na produkcji
- •Praca z architekturą kontenerową (Docker) i zarządzanie klastrami (Helm)
- •Praca na styku systemów chmurowych i on-premise
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Kandydat z minimum 3-letnim doświadczeniem w DevOps/MLOps/inżynierii oprogramowania z modelami ML, który posiada bardzo dobrą znajomość Kubernetes, Docker, chmur publicznych (preferowany Azure) oraz potrafi pisać skrypty w Python/Bash. Znajomość narzędzi do zarządzania cyklem życia modeli i podejścia IaC jest również wymagana.
Oferta nie jest dla osób bez doświadczenia w obszarze DevOps/MLOps/inżynierii oprogramowania z modelami ML, ani dla tych, którzy nie posiadają biegłej znajomości Kubernetes i Docker. Osoby nieznające chmur publicznych lub nieumiejące pisać skryptów w Python/Bash również nie będą pasować.
- ?Jakie konkretnie modele ML/LLM będą wdrażane i utrzymywane na tej platformie?
- ?Jak wygląda proces on-call i czy jest dodatkowo wynagradzany?
- ?Jakie są główne wyzwania techniczne, z jakimi zespół mierzy się obecnie?
- ?Czy istnieje budżet na szkolenia i certyfikacje związane z Azure/Kubernetes/MLOps?
- ?Jakie są plany rozwoju platformy w perspektywie najbliższych 1-2 lat?
- ?Jaka jest wielkość zespołu, z którym będzie współpracował inżynier?
- −Szczegółowy opis procesu rekrutacyjnego
- −Informacje o dyżurach on-call i ich wynagrodzeniu
- −Wielkość zespołu
- −Budżet szkoleniowy
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię CI/CD. Pełne statystyki zarobków →