Senior Software Engineer-MLOps & Observability
CloudFerro S.A.
Rola polega na budowaniu od podstaw oferty MLOps i Observability dla europejskiej platformy chmurowej CloudFerro, opartej na Kubernetes i open source. Jako Senior Software Engineer będziesz odpowiadać end-to-end za komponenty takie jak Kubeflow, Airflow, Jupyter Notebooks oraz platformę monitoringową (Observability as a Service). Pracujesz w modelu 'you build it, you own it' – od architektury, przez kod i API, po stabilność operacyjną. To rola łącząca inżynierię platformową z wpływem na produkt – budujesz fundamenty dla klientów trenujących modele ML i monitorujących aplikacje w chmurze.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu mlops/observability, brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe, live coding).
Rola polega na budowaniu od podstaw oferty MLOps i Observability dla europejskiej platformy chmurowej CloudFerro, opartej na Kubernetes i open source. Jako Senior Software Engineer będziesz odpowiadać end-to-end za komponenty takie jak Kubeflow, Airflow, Jupyter Notebooks oraz platformę monitoringową (Observability as a Service). Pracujesz w modelu 'you build it, you own it' – od architektury, przez kod i API, po stabilność operacyjną. To rola łącząca inżynierię platformową z wpływem na produkt – budujesz fundamenty dla klientów trenujących modele ML i monitorujących aplikacje w chmurze.
- ✓Budowa suwerennej europejskiej platformy chmurowej od podstaw – realny wpływ na architekturę i produkt
- ✓Pełny ownership (you build it, you own it) – autonomia techniczna i decyzyjna
- ✓Praca z najnowszymi projektami CNCF (KNative, Cilium, ArgoCD, Kubeflow) z możliwością kontrybucji
- ✓AI-native workflow – Claude Code, Copilot jako codzienne narzędzia
- ✓Stabilna firma (101-500 pracowników) z dostępem do zasobów, ale zespół działający jak startup
- !Nowo formowany zespół (startup within stable) – może wiązać się z niepewnością co do procesów
- !Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- •Projektowanie i rozwój komponentów MLOps (Kubeflow, Airflow, JupyterHub) na Kubernetes
- •Budowanie platformy observability (Prometheus/Thanos, Grafana, Loki, OpenTelemetry) w modelu multi-tenant
- •Tworzenie operatorów i kontrolerów Kubernetes w Go
- •Projektowanie i implementacja API wrapperów oraz narzędzi CLI dla usług MLOps i observability
- •Integracja z systemami IAM, billingiem i quota (Common Services)
- •Rozwijanie Terraform providerów dla custom resource'ów
- •Code review i dokumentacja techniczna (w tym API i operacyjna)
- •Współpraca z zespołem Platform DevOps/SRE przy budowie fundamentów monitoringu
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier z co najmniej 5-letnim doświadczeniem w budowie i utrzymaniu systemów na Kubernetes, biegle programujący w Go i posługujący się Pythonem, który jest w stanie samodzielnie projektować i wdrażać usługi rozproszone. Wymagana jest znajomość MLOps lub observability w stopniu pozwalającym na szybkie wdrożenie się w rolę.
Osoby szukające roli czysto deweloperskiej (frontend, backend aplikacyjny) lub mające mniej niż 5 lat doświadczenia w platform engineeringu. Rola wymaga senior-level samodzielności i zrozumienia architektury systemów rozproszonych – juniorzy lub mid nie będą w stanie sprostać odpowiedzialności.
- ?Ile osób liczy zespół MLOps/Observability i jakie są plany rozwoju?
- ?Jaki jest obecny stan platformy – czy budujemy od zera, czy rozwiniemy istniejące komponenty?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call? Jeśli tak, to z jaką częstotliwością?
- ?Jak wygląda współpraca z zespołem Platform DevOps/SRE – czy są jasno podzielone obowiązki?
- ?Jaki jest preferowany tryb hybrydowy – ile dni w biurze?
- ?Jakie są główne wyzwania techniczne w najbliższych 6 miesiącach?
- ?Czy istnieje możliwość kontrybucji open source w ramach czasu pracy?
- ?Jaki jest budżet szkoleniowy i możliwości uczestnictwa w konferencjach?
- −Nie podano wielkości zespołu MLOps/Observability
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe, live coding)
- −Brak informacji o dyżurach on-call (czy istnieją, jak są wynagradzane)
Autonomiczny, startupowy zespół w ramach stabilnej organizacji. Pracownicy mają realny wpływ na decyzje architektoniczne i produktowe, a kultura opiera się na ownershipie, współpracy i korzystaniu z nowoczesnych narzędzi (AI-assisted development).
Na poziomie rynkowym
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Go. Pełne statystyki zarobków →