Kierownik projektu K/M (LLM)
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- Docker
- Kubernetes
- OpenShift
- AWS
- Microsoft Azure
- Google Cloud Platform
Opis stanowiska
Nasze wymagania:
Wykształcenie wyższe (informatyka lub pokrewne)
Minimum 4-5 lat doświadczenia jako Technical Project Manager, Scrum Master lub Product Owner.
Doświadczenie w prowadzeniu projektów w metodykach zwinnych (Scrum/Agile).
Praktyczna wiedza na temat sposobu działania i wdrażania dużych modeli językowych (LLM) oraz modeli przetwarzania mowy (Whisper itp.).
Zrozumienie architektury aplikacji zorientowanych na AI (znajomość pojęć takich jak wektorowe bazy danych, RAG, prompt engineering, fine-tuning).
Ogólna orientacja w technologiach konteneryzacji i orkiestracji (Docker, Kubernetes/OpenShift) wykorzystywanych do zarządzania klastrami obliczeniowymi.
Podstawowa wiedza na temat specyfiki infrastruktury GPU oraz narzędzi do serwowania modeli (np. vLLM, Ollama, Triton Inference Server).
Doświadczenie w projektach wdrażających modele rozliczeń usług (np. systemy bilingowe, SaaS/PaaS, mechanizmy zliczania zużycia API/tokenów/czasu maszynowego).
Doświadczenie w pracy w strukturach korporacyjnych lub grupach kapitałowych (zrozumienie procesów cross-chargingu i compliance).
Mile widziane:
Certyfikaty z zakresu zarządzania projektami (np. PMP, AgilePM, PRINCE2) lub zwinnego skalowania (np. SAFe).
Doświadczenie w budowaniu lub migracji klastrów GPU na infrastrukturze On-Premise, hybrydowej lub u dostawców chmurowych (AWS, Azure, GCP).
Znajomość zagadnień bezpieczeństwa danych i prywatności (RODO, AI Act) w kontekście przetwarzania poufnych dokumentów firmowych przez modele językowe.
Zakres obowiązków:
Zarządzanie pełnym cyklem życia projektu: Odpowiedzialność za fazę projektowania, implementację (wytwarzanie oprogramowania i integracja LLM), wdrożenie produkcyjne oraz późniejsze utrzymanie.
Koordynacja prac zespołów interdyscyplinarnych: Ścisła współpraca z inżynierami ML, programistami, DevOps, Security.
Zarządzanie zakresem usług produktowych: Nadzór nad implementacją i jakością kluczowych usług wewnętrznych: tłumaczenia transkrypcja, wyszukiwanie treści, itd.
Wdrożenie modelu współdzielenia i rozliczeń: Koordynacja prac nad systemem monitorowania zużycia mocy obliczeniowej (GPU/tokeny) oraz integracja z systemami finansowo-księgowymi grupy w celu cross-chargingu.
Zarządzanie ryzykiem i budżetem.
Oferujemy:
Stabilne zatrudnienie w polskiej firmie działającej na rynkach międzynarodowych
Konkurencyjne wynagrodzenie
Przyjazną atmosferę pracy
Brak dress code’u
Elastyczne godziny pracy
Bogaty pakiet benefitów i świadczeń (szkolenia i kursy, opieka medyczna, ubezpieczenie grupowe na życie, karta Multisport, dofinansowanie do wypoczynku, dofinansowanie kolonii dla dzieci, bilety do kina i teatru, kawa, herbata, napoje, owoce)
Wykształcenie wyższe (informatyka lub pokrewne)
Minimum 4-5 lat doświadczenia jako Technical Project Manager, Scrum Master lub Product Owner.
Doświadczenie w prowadzeniu projektów w metodykach zwinnych (Scrum/Agile).
Praktyczna wiedza na temat sposobu działania i wdrażania dużych modeli językowych (LLM) oraz modeli przetwarzania mowy (Whisper itp.).
Zrozumienie architektury aplikacji zorientowanych na AI (znajomość pojęć takich jak wektorowe bazy danych, RAG, prompt engineering, fine-tuning).
Ogólna orientacja w technologiach konteneryzacji i orkiestracji (Docker, Kubernetes/OpenShift) wykorzystywanych do zarządzania klastrami obliczeniowymi.
Podstawowa wiedza na temat specyfiki infrastruktury GPU oraz narzędzi do serwowania modeli (np. vLLM, Ollama, Triton Inference Server).
Doświadczenie w projektach wdrażających modele rozliczeń usług (np. systemy bilingowe, SaaS/PaaS, mechanizmy zliczania zużycia API/tokenów/czasu maszynowego).
Doświadczenie w pracy w strukturach korporacyjnych lub grupach kapitałowych (zrozumienie procesów cross-chargingu i compliance).
Mile widziane:
Certyfikaty z zakresu zarządzania projektami (np. PMP, AgilePM, PRINCE2) lub zwinnego skalowania (np. SAFe).
Doświadczenie w budowaniu lub migracji klastrów GPU na infrastrukturze On-Premise, hybrydowej lub u dostawców chmurowych (AWS, Azure, GCP).
Znajomość zagadnień bezpieczeństwa danych i prywatności (RODO, AI Act) w kontekście przetwarzania poufnych dokumentów firmowych przez modele językowe.
Zakres obowiązków:
Zarządzanie pełnym cyklem życia projektu: Odpowiedzialność za fazę projektowania, implementację (wytwarzanie oprogramowania i integracja LLM), wdrożenie produkcyjne oraz późniejsze utrzymanie.
Koordynacja prac zespołów interdyscyplinarnych: Ścisła współpraca z inżynierami ML, programistami, DevOps, Security.
Zarządzanie zakresem usług produktowych: Nadzór nad implementacją i jakością kluczowych usług wewnętrznych: tłumaczenia transkrypcja, wyszukiwanie treści, itd.
Wdrożenie modelu współdzielenia i rozliczeń: Koordynacja prac nad systemem monitorowania zużycia mocy obliczeniowej (GPU/tokeny) oraz integracja z systemami finansowo-księgowymi grupy w celu cross-chargingu.
Zarządzanie ryzykiem i budżetem.
Oferujemy:
Stabilne zatrudnienie w polskiej firmie działającej na rynkach międzynarodowych
Konkurencyjne wynagrodzenie
Przyjazną atmosferę pracy
Brak dress code’u
Elastyczne godziny pracy
Bogaty pakiet benefitów i świadczeń (szkolenia i kursy, opieka medyczna, ubezpieczenie grupowe na życie, karta Multisport, dofinansowanie do wypoczynku, dofinansowanie kolonii dla dzieci, bilety do kina i teatru, kawa, herbata, napoje, owoce)
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Praktyczna wiedza na temat sposobu działania i wdrażania dużych modeli językowych (LLM) oraz modeli przetwarzania mowy (Whisper itp.).
Oczekuje się, że kandydat będzie potrafił nie tylko rozumieć, ale i aktywnie uczestniczyć w technicznym aspekcie wdrażania tych modeli, a nie tylko zarządzać procesem.
🔴
Zrozumienie architektury aplikacji zorientowanych na AI (znajomość pojęć takich jak wektorowe bazy danych, RAG, prompt engineering, fine-tuning).
Wymagane jest głębsze zrozumienie techniczne, które wykracza poza typowe zarządzanie projektem, sugerując potrzebę interwencji w szczegóły techniczne.
🔴
Ogólna orientacja w technologiach konteneryzacji i orkiestracji (Docker, Kubernetes/OpenShift) wykorzystywanych do zarządzania klastrami obliczeniowymi.
Choć 'orientacja' brzmi łagodnie, może oznaczać potrzebę aktywnego rozwiązywania problemów związanych z infrastrukturą, a nie tylko delegowania zadań.
🔴
Podstawowa wiedza na temat specyfiki infrastruktury GPU oraz narzędzi do serwowania modeli (np. vLLM, Ollama, Triton Inference Server).
Określenie 'podstawowa wiedza' może być niedoszacowane i w praktyce wymagać bardziej zaawansowanego zrozumienia, aby efektywnie zarządzać projektami związanymi z GPU.
🔴
Doświadczenie w projektach wdrażających modele rozliczeń usług (np. systemy bilingowe, SaaS/PaaS, mechanizmy zliczania zużycia API/tokenów/czasu maszynowego).
Wymaga to nie tylko zarządzania projektem, ale także zrozumienia złożonych modeli biznesowych i technicznych związanych z rozliczeniami, co może być poza zakresem typowego PM-a.