Machine Learning Operations Section Manager (m/f/d)
KRUK
Rola łączy zarządzanie zespołem MLOps z głęboką wiedzą techniczną w środowisku Databricks w chmurze Azure. Będziesz odpowiadać za operacjonalizację modeli ML – od CI/CD, przez zarządzanie feature store i modelem lifecycle, po integrację z systemami enterprise. Jako lider zespołu, skupisz się na budowaniu i rozwijaniu kompetencji zespołu, planowaniu pracy oraz wdrażaniu platformy analitycznej w chmurze. To rola dla osoby, która chce łączyć techniczne przywództwo z praktyczną pracą przy infrastrukturze MLOps, szczególnie w kontekście transformacji na Databricks.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano liczby członków zespołu mlops, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Rola łączy zarządzanie zespołem MLOps z głęboką wiedzą techniczną w środowisku Databricks w chmurze Azure. Będziesz odpowiadać za operacjonalizację modeli ML – od CI/CD, przez zarządzanie feature store i modelem lifecycle, po integrację z systemami enterprise. Jako lider zespołu, skupisz się na budowaniu i rozwijaniu kompetencji zespołu, planowaniu pracy oraz wdrażaniu platformy analitycznej w chmurze. To rola dla osoby, która chce łączyć techniczne przywództwo z praktyczną pracą przy infrastrukturze MLOps, szczególnie w kontekście transformacji na Databricks.
- ✓Możliwość wypożyczenia samochodu firmowego do użytku prywatnego
- ✓Platforma wellbeingowa Mindgram
- ✓Transformacja na chmurę (Databricks w Azure) – szansa na pracę greenfield
- ✓Program poleceń z atrakcyjnym bonusem
- !Brak informacji o liczbie osób w zespole oraz o szczegółowym modelu hybrydowym (ile dni w biurze)
- !Nie określono procesu rekrutacyjnego (liczba etapów, zadanie domowe itp.)
- !Brak wzmianki o on-call lub dyżurach produkcyjnych
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Kierowanie zespołem specjalistów MLOps – przydział zadań, mentoring, rozwój kompetencji
- •Projektowanie i wdrażanie procesów CI/CD dla modeli ML z użyciem GitLab i Databricks Asset Bundles
- •Integracja Databricks z narzędziami enterprise (Kong, Grafana, Nexus) oraz z aplikacjami wewnętrznymi
- •Zarządzanie cyklem życia modeli – od rejestracji po deploy w model serving endpoints
- •Optymalizacja kosztów wykorzystania Databricks/Azure/GCP
- •Utrzymanie i rozwój istniejących procesów MLOps opartych na MSSQL/mlflow/docker/Python/R
- •Współpraca z zespołami Data Science przy skalowalnym wdrażaniu modeli do produkcji
- •Pilnowanie governance i lineage dla danych i modeli w Unity Catalog
Stanowisko liderskie — wymaga zarówno doświadczenia technicznego jak i umiejętności zarządzania.
Senior MLOps engineer z co najmniej 5-letnim doświadczeniem w deployowaniu modeli ML, w tym 1-2 lata w roli lidera technicznego. Znajomość Databricks na poziomie praktycznym (MLFlow, Asset Bundles) oraz doświadczenie z GitLab CI/CD dla ML.
Nie dla juniorów ani midów – rola wymaga zaawansowanej wiedzy o Databricks i udokumentowanego doświadczenia w zarządzaniu zespołem. Osoby bez praktyki w MLOps i bez umiejętności przywódczych nie spełnią minimalnych kryteriów.
- ?Ile osób liczy zespół MLOps, którym mam kierować?
- ?Jak wygląda model hybrydowy – ile dni w biurze tygodniowo?
- ?Jaki jest budżet na szkolenia i certyfikacje (np. Databricks)?
- ?Czy są przewidziane dyżury on-call? Jak często?
- ?Jaki jest główny projekt na początek – czy to wdrożenie Databricks od zera, czy rozwój istniejącej platformy?
- ?Jakie są główne wyzwania w obecnym procesie MLOps, które nowa osoba ma rozwiązać?
- ?Czy są już jakieś integracje z systemami enterprise (Kong, Grafana)? W jakim stopniu?
- ?Jaka jest struktura raportowania – komu podlega to stanowisko?
- −Nie podano liczby członków zespołu MLOps
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Nie wiadomo, czy rola wymaga on-call
- −Brak informacji o budżecie szkoleniowym
- −Nie określono, ile dni hybrydowo w biurze
Kultura oparta na transformacji i rozwoju – zespół Data Science w grupie Kruk przechodzi modernizację do chmury. Oczekuje się autonomii i odpowiedzialności, ale też wsparcia ze strony specjalistów.