Senior Machine Learning / MLOps Engineer
RITS Professional Services
To rola dla doświadczonego inżyniera MLOps, który samodzielnie poprowadzi projekty od analizy potrzeb biznesowych po wdrożenie i utrzymanie produkcyjnych rozwiązań ML/LLM. Będziesz projektować architekturę, implementować modele, zarządzać środowiskami w Kubernetes i GCP oraz tworzyć procesy CI/CD i monitoring. Współpraca z zespołami Data Science, Architektury i Biznesu jest kluczowa.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury projektowej, brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadania).
To rola dla doświadczonego inżyniera MLOps, który samodzielnie poprowadzi projekty od analizy potrzeb biznesowych po wdrożenie i utrzymanie produkcyjnych rozwiązań ML/LLM. Będziesz projektować architekturę, implementować modele, zarządzać środowiskami w Kubernetes i GCP oraz tworzyć procesy CI/CD i monitoring. Współpraca z zespołami Data Science, Architektury i Biznesu jest kluczowa.
- ✓Nowoczesny stack: Kubernetes, GCP, ML/LLM
- ✓Duża autonomia techniczna i odpowiedzialność end-to-end
- ✓Kultura organizacyjna oparta na zaufaniu i ciągłym doskonaleniu
- ✓Program poleceń z bonusem do 5000 PLN
- !Brak informacji o docelowym projekcie/kliencie – może to być praca dla zewnętrznego klienta bez stabilności długoterminowej
- !Nie podano wielkości zespołu ani struktury projektowej
- !Brak szczegółów dotyczących dyżurów on-call lub oczekiwań w zakresie dostępności
- !Nie wspomniano o budżecie szkoleniowym ani konferencyjnym
- •Prowadzenie projektów MLOps end-to-end – analiza wymagań, projektowanie architektury, wdrożenie i utrzymanie
- •Projektowanie i implementacja rozwiązań z wykorzystaniem modeli ML i LLM
- •Zarządzanie i rozwój środowisk produkcyjnych na Kubernetes i GCP
- •Tworzenie i optymalizacja pipeline'ów CI/CD, monitoring modeli i automatyzacja
- •Współpraca z zespołami Data Science, Security i DevOps w celu zapewnienia spójności rozwiązań
- •Diagnozowanie problemów technicznych i zapewnianie stabilności wdrożonych aplikacji
- •Rekomendowanie nowych technologii i usprawnień procesów MLOps
- •Code review, mentoring i prowadzenie techniczne zespołu
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Senior inżynier MLOps z minimum 3-4 latami praktycznego doświadczenia w Pythonie, Kubernetes i GCP, który realizował projekty ML/LLM i ma pierwsze doświadczenie w prowadzeniu zespołu. Osoba gotowa do samodzielnego zarządzania projektem i współpracy z biznesem.
Juniorzy bez doświadczenia w ML/MLOps oraz osoby szukające pracy w pełni zdalnej. Rola nie jest odpowiednia dla badaczy ML skupionych wyłącznie na modelach – wymaga silnych umiejętności inżynieryjnych i operacyjnych.
- ?Jaki jest konkretny projekt/klient – branża i skala wyzwań ML?
- ?Ile osób liczy zespół i jakie są role w zespole?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call? Jak często?
- ?Jakie są możliwości rozwoju i budżet na szkolenia?
- ?Czy 1 dzień w biurze jest stały czy elastyczny?
- ?Jakie są przykładowe cele (KPI) dla tej roli?
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury projektowej
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadania)
Kultura oparta na zaufaniu, współpracy i ciągłym doskonaleniu. Praca w środowisku wymagającym samodzielności i odpowiedzialności przy jednoczesnej współpracy z doświadczonymi zespołami.
Na poziomie rynkowym
≈ 175,0–175,0 zł/h
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →