Python Developer z GCP
RITS Professional Services
Rola to mid-level MLOps Engineer w software house'u, który buduje i utrzymuje aplikacje integrujące modele ML i LLM. Codzienna praca obejmuje zarówno programowanie w Pythonie, jak i konfigurację infrastruktury na GCP z użyciem Kubernetes. Pomimo tytułu 'Python Developer', rola ma silny komponent operacyjny i DevOps/MLOps, a nie czysty backend.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani liczby projektów, brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, czas).
Wbrew tytułowi, rola skupia się na operacjach MLOps – deploymencie, konfiguracji i utrzymaniu aplikacji ML w chmurze, a nie na czystym rozwoju aplikacji backendowych. Python jest narzędziem, ale głównym obszarem jest infrastruktura i automatyzacja.
Rola to mid-level MLOps Engineer w software house'u, który buduje i utrzymuje aplikacje integrujące modele ML i LLM. Codzienna praca obejmuje zarówno programowanie w Pythonie, jak i konfigurację infrastruktury na GCP z użyciem Kubernetes. Pomimo tytułu 'Python Developer', rola ma silny komponent operacyjny i DevOps/MLOps, a nie czysty backend.
- ✓Innowacyjne projekty z ML i chmurą
- ✓Program poleceń z premią 5000 zł
- −Brak konkretnych informacji o projekcie i kliencie (typowe dla software house'u, ale ryzyko)
- −Szeroki zakres technologii (Python, Linux, K8s, GCP, ML, LLM, DevOps) przy poziomie mid może świadczyć o niejasnych oczekiwaniach
- !Hybryda tylko 1 dzień w tygodniu – może ulec zmianie
- !Wymagana 'chęć rozwoju' w ML – może oznaczać dużo nauki we własnym zakresie
- !Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze
- •Projektowanie i implementacja aplikacji w Pythonie wykorzystujących modele ML i LLM
- •Konfiguracja i utrzymanie aplikacji w Kubernetes na GCP
- •Rozwiązywanie bieżących problemów technicznych w środowisku produkcyjnym
- •Uczestniczenie w spotkaniach zespołu MLOps i współtworzenie procesów
- •Praca z konteneryzacją (Docker) i orkiestracją (Kubernetes)
- •Monitorowanie wydajności aplikacji ML w chmurze
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Python developer z co najmniej 2 letnim doświadczeniem, który zna podstawy Linuxa i konteneryzacji, miał styczność z GCP i chce nauczyć się MLOps. Potrafi samodzielnie rozwiązywać proste problemy techniczne.
Juniorzy bez doświadczenia w chmurze i konteneryzacji, ani programiści czystego backendu, którzy nie lubią prac operacyjnych. Również osoby szukające pracy w pełni zdalnej (wymagana hybryda).
- ?Jak duży jest zespół MLOps i nad jakim projektem obecnie pracujemy?
- ?Czy istnieją już pipeline'y CI/CD dla ML, czy będziemy je tworzyć od zera?
- ?Jakie modele ML/LLM są używane – open source, API, czy własne?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call? Jak często?
- ?Jaki jest średni czas trwania jednego projektu w software house'u?
- ?Czy istnieje budżet na szkolenia i konferencje związane z ML/MLOps?
- −Nie podano wielkości zespołu ani liczby projektów
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, czas)
- −Nie wspomniano o obecnych narzędziach CI/CD i monitoringu
Przyjazna atmosfera, zespół z pasją do nowych technologii, praca w modelu hybrydowym z jednym dniem w biurze.
Poniżej mediany rynkowej
≈ 90,0–106,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →