MLOps Engineer in Gdańsk

Wybierając Capgemini, wybierasz firmę, w której będziesz miał możliwość kształtowania swojej kariery według własnych upodobań, gdzie będziesz wspierany i inspirowany przez współpracującą społeczność kolegów z całego świata oraz gdzie będziesz mógł na nowo wyobrazić sobie, co jest możliwe. Dołącz do nas i pomóż wiodącym organizacjom na świecie odblokować wartość technologii oraz budować bardziej zrównoważony i inkluzyjny świat.

Jako inżynier MLOps będziesz odpowiedzialny za efektywne wdrażanie, monitorowanie i utrzymywanie modeli uczenia maszynowego w różnych środowiskach. Twoje obowiązki będą obejmować automatyzację wdrażania modeli i aktualizacji, implementację pipeline'ów CI/CD dla procesów ML, optymalizację modeli ML oraz konfigurację monitorowania i logowania, aby wspierać niezawodne operacje produkcyjne. Będziesz również wspierać praktyki cyklu życia modeli dla rozwiązań opartych na LLM, RAG lub agentowych, gdzie takie wzorce są istotne dla potrzeb klientów.

Twoje zadania:

• Zapewnienie efektywnego wdrażania, utrzymywania i monitorowania modeli uczenia maszynowego w różnych środowiskach.
• Automatyzacja procesów wdrażania i aktualizacji modeli uczenia maszynowego.
• Implementacja pipeline'ów CI/CD dla modeli ML i procesów ML.
• Konfiguracja monitorowania, logowania i obserwowalności dla modeli ML i platform serwujących modele.
• Optymalizacja modeli ML i procesów dostarczania modeli do produkcji lub bliskich środowisk produkcyjnych.
• Wsparcie inicjatyw AI i GenAI, w tym rozwiązań opartych na LLM, wzorców RAG i agentowych, gdzie to istotne.
• Pomoc w ustanawianiu niezawodnych praktyk MLOps dla wersjonowania modeli, reprodukowalności, zarządzania i odpowiedzialnego dostarczania AI.

Twój profil:

• Dyplom magistra, inżyniera lub licencjata.
• Co najmniej 4-letnie doświadczenie w CI/CD i/lub technologiach chmurowych.
• Doświadczenie z Git, narzędziami CI/CD, Kubernetes, Docker, frameworkami ML takimi jak TensorFlow lub podobnymi, narzędziami monitorującymi i logującymi oraz Infrastructure as Code.
• Praktyczne doświadczenie z MLflow, DVC lub podobnymi narzędziami wspierającymi zarządzanie cyklem życia modeli będzie dodatkowym atutem.
• Doświadczenie w AI / GenAI, w tym praktyczne wykorzystanie LLM, wzorców RAG i agentowych w produkcji lub bliskich środowiskach produkcyjnych, będzie dodatkowym atutem.
• Znajomość wyszukiwania wektorowego, osadzeń, wzorców serwowania modeli lub obserwowalności AI będzie dodatkowym atutem.
• Dobre umiejętności komunikacyjne w piśmie i mowie, minimum B2 w języku angielskim.

Co pokochasz w pracy tutaj:

• Praktyczne korzyści: prywatna opieka medyczna z Medicover z dodatkowymi pakietami (np. stomatologicznymi, opieką senioralną, onkologiczną) dostępne na preferencyjnych warunkach, ubezpieczenie na życie oraz ponad 40 opcji na naszej platformie benefitowej NAIS, w tym Netflix, Spotify czy karta sportowa.
• Dostęp do ponad 70 ścieżek szkoleniowych z możliwościami certyfikacji (np. GenAI, Architekci, Google) na naszej platformie NEXT.
• Możliwość korzystania z darmowego dostępu do platformy językowej Education First, TED Talks oraz materiałów i szkoleń Udemy Business.
• Elastyczny model pracy hybrydowej, który pasuje do Twojego życia - po zakończeniu onboardingu, możesz pracować z nowoczesnego biura lub zdalnie, dzięki pakietowi do pracy zdalnej (w tym laptop, monitor i krzesło).
• Hub społecznościowy, który pozwoli Ci wybierać spośród ponad 20 profesjonalnych społeczności, które gromadzą osoby zainteresowane m.in.: Salesforce, Java, Cloud, IoT, Agile, AI.

Capgemini zobowiązuje się do różnorodności i integracji, zapewniając sprawiedliwość we wszystkich praktykach zatrudnienia. Oceniamy osoby na podstawie kwalifikacji i wyników, a nie cech osobistych, dążąc do stworzenia miejsca pracy, w którym każdy może odnieść sukces i czuć się doceniany.