AIOps Engineer: AI Infra, GPU & Observability in Warsaw

AIOps Engineer: AI Infra, GPU & Observability in Warsaw

Warsaw Pełny etat 135000 - 165000 zł / rok (szac.) Stacjonarnie
D

W skrócie

  • Zadania: Projektuj i zarządzaj usługami AI na OpenShift/Kubernetes z wykorzystaniem GPU.
  • Firma: Dynamiczna firma technologiczna specjalizująca się w AI i infrastrukturze.
  • Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, elastyczne godziny pracy i możliwości rozwoju zawodowego.
  • Pozostałe informacje: Współpraca z zespołami inżynieryjnymi w dynamicznym środowisku.
  • Dlaczego ta praca: Pracuj z najnowszymi technologiami AI i wpływaj na rozwój innowacyjnych rozwiązań.
  • Kwalifikacje: Doświadczenie w DevOps, znajomość NVIDIA GPUs i umiejętności programowania w Pythonie.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 135000 - 165000 zł za rok.

DCG is seeking an experienced Dev Ops/Platform Engineer to design, deploy, and manage v LLM-based AI inference services on Open Shift/Kubernetes with bare-metal GPUs.

You will optimize GPU utilization, automate model lifecycle management, and build comprehensive observability across metrics, logs, and traces.

The role requires deep knowledge of NVIDIA GPUs, v LLM serving concepts, and strong Python/CI tooling.

  • You will collaborate with multiple engineering teams to ensure secure, scalable AI
  • #J-18808-Ljbffr

AIOps Engineer: AI Infra, GPU & Observability in Warsaw – pracodawca: DCG

DCG to doskonały pracodawca, który stawia na rozwój swoich pracowników i wspiera ich w dążeniu do sukcesu. Oferujemy atrakcyjne benefity, takie jak prywatna opieka medyczna oraz dofinansowanie do karty sportowej, a także dynamiczną kulturę pracy, która sprzyja współpracy i innowacjom. Pracując z nami, masz szansę na rozwój zawodowy w obszarze zarządzania tożsamością i dostępem, w otoczeniu doświadczonych specjalistów w branży IT.

D

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny DCG

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako AIOps Engineer: AI Infra, GPU & Observability in Warsaw

DevOps
Platform Engineering
OpenShift
Kubernetes
GPU Utilization Optimization
Model Lifecycle Management
Observability