MLOps Engineer

O nas

Społeczność Edge One Solutions powstała z miłości do nowych technologii. Liczymy ponad 350 ekspertów, a w Grupie Euvic, której jesteśmy częścią, jest nas już 5500. Indywidualne podejście pozwala na dopasowanie projektów do umiejętności, przez co realnie wspieramy się w rozwoju kompetencji.

O kliencie

Nasz klient to lider rynku ubezpieczeniowego, ale również organizacja inwestująca w transformację cyfrową, rozwój analityki danych i AI. Pracując w tym środowisku, zyskasz możliwość: pracy nad realnymi wyzwaniami biznesowymi w skali milionów klientów, dostępu do nowoczesnych narzędzi i dużych zbiorów danych, współpracy z doświadczonymi ekspertami z obszaru data science, aktuariatu i IT, realnego wpływu na procesy decyzyjne.

Tryb pracy

Świadczenie usług odbywa się w modelu hybrydowym (1 dzień w tygodniu praca z biura Klienta w Warszawie)

Realizację projektu ułatwi Ci

• Minimum 3 lata doświadczenia w obszarze DevOps, MLOps lub Software Engineering

• Praktyczne doświadczenie we wdrażaniu i utrzymaniu modeli Machine Learning na środowiskach produkcyjnych

• Zaawansowana znajomość Docker i Kubernetes, w tym zarządzania klastrami, Helm Charts oraz Ingress

• Bardzo dobra znajomość Microsoft Azure, szczególnie Azure Machine Learning, AKS oraz Azure Container Registry lub doświadczenie z AWS/GCP i gotowość do szybkiego wejścia w Azure

• Doświadczenie w tworzeniu pipeline’ów CI/CD z wykorzystaniem Azure DevOps, GitHub Actions lub Jenkins

• Doświadczenie w automatyzacji procesów charakterystycznych dla ML, np. trenowania i wdrażania modeli w ramach pipeline’u

• Dobra znajomość Python oraz Bash/Shell

• Praktyczna znajomość narzędzi MLOps, takich jak MLflow, Kubeflow lub rozwiązań natywnych dla chmury

• Znajomość Infrastructure as Code – Terraform, Bicep lub Ansible

Mile widziane

• Certyfikaty Microsoft Azure DevOps Engineer Expert (AZ-400) lub Azure AI Engineer Associate (AI-102)

• Doświadczenie we wdrażaniu modeli LLM oraz rozwiązań opartych o RAG

• Znajomość Prometheus, Grafana lub Azure Monitor

• Doświadczenie w obszarze sieci w środowisku hybrydowym: VPN, VNet, Private Endpoints

• Znajomość baz wektorowych oraz rozwiązań takich jak Azure AI Search

• Podejście Automation First i nastawienie na eliminowanie manualnych procesów

• Umiejętność współpracy na styku zespołów Data Science i IT Operations

• Proaktywność w diagnozowaniu problemów wydajnościowych i rozwiązywaniu incydentów produkcyjnych

Twój wkład do projektu

• Projektowanie, rozwój i utrzymanie infrastruktury MLOps/LLMOps dla rozwiązań AI

• Budowa skalowalnego środowiska do trenowania oraz serwowania modeli z wykorzystaniem Azure Machine Learning, Azure AI Foundry i AKS

• Tworzenie i rozwój pipeline’ów CI/CD/CT dla rozwiązań Machine Learning

• Automatyzacja testowania, trenowania, wdrażania oraz wersjonowania danych i modeli

• Wykorzystanie narzędzi takich jak MLflow, DVC, Kubeflow oraz rozwiązań natywnych dla chmury

• Konteneryzacja modeli AI/GenAI przy użyciu Docker oraz zarządzanie ich wdrożeniami na klastrach Kubernetes

• Integracja środowiska chmurowego z systemami on-premise w architekturze hybrydowej

• Implementacja monitoringu modeli, w tym wykrywania Data Drift i Model Drift, logowania oraz alertowania

• Wdrażanie mechanizmów wspierających audytowalność modeli, data/model lineage, zarządzanie dostępem oraz szyfrowanie

• Optymalizacja wykorzystania zasobów Azure, kosztów infrastruktury oraz czasu inferencji modeli

• Automatyzacja infrastruktury z wykorzystaniem podejścia Infrastructure as Code

• Współpraca z zespołami Data Science, AI oraz IT Operations

• Analiza i rozwiązywanie problemów wydajnościowych oraz incydentów produkcyjnych

Tak o Ciebie zadbamy

• Dołączając do Edge One Solutions, otrzymujesz pełne wsparcie w rozwoju zawodowym i osobistym, co daje Ci realną szansę na budowanie kariery zgodnie z własnymi celami.

• Zyskujesz indywidualne wsparcie Service Delivery Managera, który pomoże Ci zaplanować ścieżkę kariery i zadba o Twój komfort i satysfakcję z pracy w projekcie

• Szkolenia, certyfikaty i konferencje - dofinansowujemy lub w pełni pokrywamy koszty rozwoju kompetencji technicznych

• #SmartChange – umożliwiamy zmianę projektu i dobieramy kolejny zgodnie z Twoimi preferencjami

• Dbamy o Twój work-life balance, dlatego poza pracą oferujemy wyjścia integracyjne, aktywności sportowe i inspirujące webinary #edge1talks, które rozwijają i łączą ludzi.

• Aktywność fizyczna – wspieramy sportowe inicjatywy i wynajem sal treningowych

• Pakiet zdrowotny – prywatna opieka, karta sportowa, ubezpieczenie i wsparcie psychologiczne

Nie spełniasz wszystkich wymagań, a projekt Cię zainteresował? Nie wahaj się i aplikuj. Porozmawiajmy!