MLOps / AI Engineer (F/M)
⚲ Warszawa
16 800 - 23 520 PLN netto (B2B)
Wymagania
- Machine Learning
- Apache Kafka
- Cloud
- CI/CD
- PyTorch
- Kubernetes
- Python
Opis stanowiska
O projekcie
Poszukujemy MLOps / AI Engineera do realizacji innowacyjnych projektów dla sektora bankowego i finansowego. Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za projektowanie, wdrażanie oraz utrzymanie rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe oraz nowoczesne platformy danych.
Będziesz współpracować z zespołami Data Science, Data Engineering i DevOps, wspierając cały cykl życia modeli AI – od budowy środowisk treningowych po wdrożenie modeli na środowiska produkcyjne.
Twój zakres obowiązków
• Projektowanie i rozwój środowisk MLOps wspierających wdrażanie modeli AI/ML
• Automatyzacja procesów trenowania, testowania oraz wdrażania modeli
• Budowa i utrzymanie pipeline'ów ML oraz Data Pipelines
• Monitorowanie jakości, wydajności i stabilności modeli produkcyjnych
• Współpraca z Data Scientistami oraz zespołami developerskimi
• Implementacja rozwiązań opartych o Generative AI i Large Language Models (LLM)
• Zarządzanie infrastrukturą chmurową wspierającą rozwiązania AI
• Tworzenie dokumentacji technicznej oraz dobrych praktyk w zakresie AI Engineering
• Optymalizacja kosztów i wydajności środowisk AI/ML
Nasze wymagania
• Minimum 3–4 lata doświadczenia na stanowisku MLOps Engineer, AI Engineer, Machine Learning Engineer lub pokrewnym
• Bardzo dobra znajomość Python
• Doświadczenie w budowie i utrzymaniu rozwiązań Machine Learning w środowiskach produkcyjnych
• Znajomość Docker oraz konteneryzacji aplikacji
• Doświadczenie z platformami chmurowymi AWS, Azure lub Google Cloud Platform
• Znajomość CI/CD oraz automatyzacji procesów wdrożeniowych
• Doświadczenie w pracy z Git
• Znajomość zagadnień związanych z monitoringiem modeli AI
• Umiejętność współpracy z zespołami Data Science i Engineering
• Znajomość języka angielskiego na poziomie B2–C1
Mile widziane
• Doświadczenie z MLflow
• Znajomość Apache Airflow
• Doświadczenie z Kubernetes
• Praktyczna znajomość PyTorch lub TensorFlow
• Doświadczenie z Large Language Models (LLM)
• Znajomość frameworków takich jak LangChain, LangGraph lub LlamaIndex
• Doświadczenie z bazami wektorowymi (Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant)
• Znajomość rozwiązań RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Doświadczenie w projektach Generative AI
• Znajomość Apache Kafka
• Doświadczenie w sektorze bankowym lub finansowym
Oferujemy
• Udział w nowoczesnych projektach związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym
• Możliwość pracy zdalnej lub hybrydowej
• Elastyczne godziny pracy
• Stabilną współpracę przy długoterminowych projektach
• Możliwość rozwoju kompetencji w obszarze AI, MLOps i Generative AI
• Pracę z najnowszymi technologiami chmurowymi i rozwiązaniami AI
• Współpracę z ekspertami Data Science, AI oraz Cloud Engineering
• Realny wpływ na rozwój innowacyjnych produktów i usług
• Atrakcyjne wynagrodzenie adekwatne do doświadczenia i kompetencji
Jeżeli chcesz rozwijać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, wdrażać modele ML na skalę produkcyjną oraz uczestniczyć w projektach wykorzystujących Generative AI i LLM – zapraszamy do aplikowania.
Poszukujemy MLOps / AI Engineera do realizacji innowacyjnych projektów dla sektora bankowego i finansowego. Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za projektowanie, wdrażanie oraz utrzymanie rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe oraz nowoczesne platformy danych.
Będziesz współpracować z zespołami Data Science, Data Engineering i DevOps, wspierając cały cykl życia modeli AI – od budowy środowisk treningowych po wdrożenie modeli na środowiska produkcyjne.
Twój zakres obowiązków
• Projektowanie i rozwój środowisk MLOps wspierających wdrażanie modeli AI/ML
• Automatyzacja procesów trenowania, testowania oraz wdrażania modeli
• Budowa i utrzymanie pipeline'ów ML oraz Data Pipelines
• Monitorowanie jakości, wydajności i stabilności modeli produkcyjnych
• Współpraca z Data Scientistami oraz zespołami developerskimi
• Implementacja rozwiązań opartych o Generative AI i Large Language Models (LLM)
• Zarządzanie infrastrukturą chmurową wspierającą rozwiązania AI
• Tworzenie dokumentacji technicznej oraz dobrych praktyk w zakresie AI Engineering
• Optymalizacja kosztów i wydajności środowisk AI/ML
Nasze wymagania
• Minimum 3–4 lata doświadczenia na stanowisku MLOps Engineer, AI Engineer, Machine Learning Engineer lub pokrewnym
• Bardzo dobra znajomość Python
• Doświadczenie w budowie i utrzymaniu rozwiązań Machine Learning w środowiskach produkcyjnych
• Znajomość Docker oraz konteneryzacji aplikacji
• Doświadczenie z platformami chmurowymi AWS, Azure lub Google Cloud Platform
• Znajomość CI/CD oraz automatyzacji procesów wdrożeniowych
• Doświadczenie w pracy z Git
• Znajomość zagadnień związanych z monitoringiem modeli AI
• Umiejętność współpracy z zespołami Data Science i Engineering
• Znajomość języka angielskiego na poziomie B2–C1
Mile widziane
• Doświadczenie z MLflow
• Znajomość Apache Airflow
• Doświadczenie z Kubernetes
• Praktyczna znajomość PyTorch lub TensorFlow
• Doświadczenie z Large Language Models (LLM)
• Znajomość frameworków takich jak LangChain, LangGraph lub LlamaIndex
• Doświadczenie z bazami wektorowymi (Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant)
• Znajomość rozwiązań RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Doświadczenie w projektach Generative AI
• Znajomość Apache Kafka
• Doświadczenie w sektorze bankowym lub finansowym
Oferujemy
• Udział w nowoczesnych projektach związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym
• Możliwość pracy zdalnej lub hybrydowej
• Elastyczne godziny pracy
• Stabilną współpracę przy długoterminowych projektach
• Możliwość rozwoju kompetencji w obszarze AI, MLOps i Generative AI
• Pracę z najnowszymi technologiami chmurowymi i rozwiązaniami AI
• Współpracę z ekspertami Data Science, AI oraz Cloud Engineering
• Realny wpływ na rozwój innowacyjnych produktów i usług
• Atrakcyjne wynagrodzenie adekwatne do doświadczenia i kompetencji
Jeżeli chcesz rozwijać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, wdrażać modele ML na skalę produkcyjną oraz uczestniczyć w projektach wykorzystujących Generative AI i LLM – zapraszamy do aplikowania.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
realizacji innowacyjnych projektów dla sektora bankowego i finansowego
Może oznaczać pracę nad nowymi, ale też nad istniejącymi, wymagającymi modernizacji systemami, często z dużą ilością biurokracji.
🔴
wspierając cały cykl życia modeli AI – od budowy środowisk treningowych po wdrożenie modeli na środowiska produkcyjne
Choć brzmi kompleksowo, może oznaczać, że będziesz musiał zajmować się wieloma etapami, które w większych zespołach są rozdzielone.
🔴
Budowa i utrzymanie pipeline'ów ML oraz Data Pipelines
Może oznaczać zarówno tworzenie od zera, jak i głównie utrzymanie i naprawianie istniejących, często skomplikowanych i nieudokumentowanych struktur.
🟡
Implementacja rozwiązań opartych o Generative AI i Large Language Models (LLM)
Może oznaczać pracę z gotowymi API i narzędziami, a niekoniecznie głębokie badania czy tworzenie własnych architektur.
🔴
Optymalizacja kosztów i wydajności środowisk AI/ML
Może oznaczać konieczność cięcia kosztów, co czasami wiąże się z kompromisami w zakresie funkcjonalności lub wydajności.