Generative AI Operations Engineer (GenAI Ops) in Warsaw

Generative AI Operations Engineer (GenAI Ops) in Warsaw

Warsaw Pełny etat 63000 - 77000 zł / rok (szac.) Hybrydowo
E

W skrócie

  • Zadania: Buduj i zarządzaj infrastrukturą operacyjną dla modeli AI.
  • Firma: Globalny lider w inżynierii transformacji AI.
  • Benefity: Stabilne wynagrodzenie, pakiet zdrowotny, możliwość pracy zdalnej.
  • Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami rozwoju kariery.
  • Dlaczego ta praca: Bądź na czołowej linii rewolucji AI i twórz innowacyjne rozwiązania.
  • Kwalifikacje: 3+ lata doświadczenia w DevOps lub MLOps oraz umiejętności w chmurze.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 63000 - 77000 zł za rok.

Poszukujemy wysoko zmotywowanego i doświadczonego inżyniera operacji Generative AI (GenAI Ops), który dołączy do naszego innowacyjnego zespołu. W tej roli będziesz na czołowej pozycji rewolucji AI, odpowiedzialny za budowanie, wdrażanie i utrzymywanie infrastruktury operacyjnej dla naszych nowoczesnych modeli i usług generatywnej AI. Będziesz ściśle współpracować z naukowcami danych, inżynierami uczenia maszynowego oraz programistami, aby zapewnić, że nasze aplikacje GenAI - szczególnie złożone systemy wieloagentowe - są skalowalne, niezawodne i efektywne na głównych platformach chmurowych.

Jeśli pasjonujesz się operacjonalizacją dużych systemów AI i chcesz mieć znaczący wpływ, to jest rola dla Ciebie.

Obowiązki:

  • Budowanie i zarządzanie CI/CD: Projektowanie, wdrażanie i utrzymywanie solidnych, zautomatyzowanych pipeline'ów CI/CD dla trenowania, oceny i wdrażania dużych modeli językowych (LLM) oraz agentów AI.
  • Orkiestracja agentowych przepływów pracy: Projektowanie, wdrażanie i zarządzanie złożonymi systemami wieloagentowymi. Zapewnienie płynnej komunikacji i współpracy między wyspecjalizowanymi agentami w celu automatyzacji złożonych procesów biznesowych.
  • Zarządzanie integracją narzędzi: Wdrażanie i zarządzanie bezpiecznymi, skalowalnymi integracjami między agentami AI a zewnętrznymi narzędziami/API, wykorzystując otwarte standardy, takie jak Model Context Protocol (MCP), aby zapewnić interoperacyjność.
  • Wykorzystanie narzędzi rozwoju wspomaganego przez AI: Używanie narzędzi rozwoju wspomaganego przez AI do przyspieszenia całego cyklu życia rozwoju oprogramowania, od pisania kodu infrastruktury i testów po rozwiązywanie problemów operacyjnych w środowiskach chmurowych.
  • Infrastruktura jako kod (IaC): Wykorzystanie usług IaC natywnych dla chmury lub narzędzi niezależnych od chmury, takich jak Terraform, do definiowania i zarządzania infrastrukturą wymaganą dla obciążeń GenAI.
  • Monitorowanie modeli i obserwowalność: Wdrażanie kompleksowych rozwiązań monitorujących i logujących w celu śledzenia wydajności modeli i agentów, wykorzystania zasobów oraz stanu systemu.
  • Skalowalność i optymalizacja wydajności: Projektowanie i wdrażanie skalowalnych architektur dla serwowania modeli i wnioskowania. Ciągła optymalizacja wydajności i opłacalności naszych usług GenAI.
  • Bezpieczeństwo i zgodność: Wdrażanie i egzekwowanie najlepszych praktyk bezpieczeństwa dla naszej infrastruktury GenAI i danych. Zapewnienie zgodności z normami i regulacjami branżowymi.

Wymagania:

  • 3+ lata doświadczenia w roli DevOps, SRE lub MLOps z naciskiem na infrastrukturę chmurową oraz doświadczenie w usługach chmurowych (AWS, GCP, Azure).
  • Umiejętności w budowaniu i zarządzaniu pipeline'ami CI/CD (Jenkins, GitLab CI lub usługi natywne dla chmury) oraz biegłość w przynajmniej jednym języku skryptowym (np. Python, Bash).
  • Znajomość narzędzi IaC (np. AWS CDK, CloudFormation, Terraform) oraz konteneryzacji/orchestracji (Docker, Kubernetes).
  • Doświadczenie w wdrażaniu i obsłudze wnioskowania LLM (np. vLLM, Triton, TGI, Ray Serve, KServe/Seldon).
  • Praktyczne doświadczenie z śledzeniem LLM/agentów i metrykami (np. OpenTelemetry + Langfuse, Arize Phoenix, WhyLabs) oraz w budowaniu pipeline'ów ewaluacyjnych (offline/online, zestawy regresji).
  • Umiejętności w obsłudze pipeline'ów retrieval: generacja osadzeń, strategie indeksowania/odświeżania, bazy wektorowe (Pinecone, Weaviate, Milvus, FAISS) oraz monitorowanie trafności.
  • Doświadczenie w uruchamianiu przepływów pracy wieloagentowych (LangGraph, CrewAI, AutoGen-like), w tym zarządzanie stanem, ponownymi próbami, ograniczeniami szybkości, obsługą błędów narzędzi oraz audytowaniem na poziomie kroków.
  • Doświadczenie w implementacji zabezpieczeń: izolacja sekretów, uprawnienia narzędzi/API, obrony przed wstrzyknięciem zapytań, zapobieganie wyciekom danych, redakcja PII oraz egzekwowanie polityki.
  • Tło w integrowaniu agentów z zewnętrznymi narzędziami przy użyciu MCP (lub podobnych standardów wywołań narzędzi) oraz obsługa rejestrów narzędzi jest dodatkowym atutem.

Miłe widzieć:

  • Magisterium lub doktorat w dziedzinie informatyki, AI, uczenia maszynowego lub pokrewnej dziedziny.
  • Doświadczenie z natywnymi usługami GenAI w chmurze, takimi jak AWS Bedrock, Azure AI Foundry lub Google Vertex AI.
  • Znajomość architektury i wyzwań operacyjnych dużych modeli językowych (LLM).
  • Doświadczenie w projektowaniu lub zarządzaniu systemami wieloagentowymi lub złożonymi, zorganizowanymi przepływami pracy.
  • Znajomość narzędzi monitorujących i obserwowalnych, takich jak Prometheus, Grafana lub Datadog.
  • Odpowiednie certyfikaty chmurowe lub DevOps.
  • Silne umiejętności rozwiązywania problemów oraz zdolność do efektywnej pracy w szybkim, współpracującym środowisku.

Oferujemy:

  • Gromadzimy ludzi o podobnych poglądach: Najlepsi specjaliści technologiczni napędzający innowacje w AI, chmurze i modernizacji platform cyfrowych.
  • Wsparcie zespołu i kultura pracy przypominająca startup.
  • Tryb hybrydowy i możliwość pracy zdalnej w Polsce.
  • Możliwość pracy za granicą przez maksymalnie 60 dni rocznie.
  • Możliwości relokacji związane z działalnością biznesową.

Zapewniamy możliwości rozwoju:

  • Programy rozwoju kariery.
  • Myślenie liderów, mentoring, programy umiejętności miękkich i dobrostanu.
  • Certyfikaty (Anthropic, Gemini, GCP, Azure, AWS).
  • Kursy języka angielskiego.

Pokrywamy wszystko:

  • Stabilne wynagrodzenie.
  • Udział w Programie Zakupu Akcji Pracowniczych z 15% zniżką.
  • Pakiet świadczeń (ubezpieczenie zdrowotne, multisport, bony zakupowe).
  • Premie za polecenia do 2000 USD.
  • Biura z strefami rozrywki i relaksu, stołem do tenisa i piłki nożnej, darmowymi przekąskami, kawą i innymi.
  • Wydarzenia korporacyjne, społeczne i dotyczące dobrostanu.

Proszę pamiętać: Wymienione powyżej świadczenia są dostępne tylko dla pracowników. Jesteśmy otwarci na współpracę z kontrahentami. Warunki umów współpracy B2B są ustalane indywidualnie. Skontaktujemy się z wybranymi kandydatami wyłącznie.

EPAM jest globalnym liderem w inżynierii transformacji AI i zintegrowanym doradztwie, obsługującym firmy z listy Forbes Global 2000 oraz ambitne startupy. Z ponad trzydziestoletnim doświadczeniem w dostosowanym oprogramowaniu, inżynierii produktów i platform, umożliwiamy naszym klientom stawanie się przedsiębiorstwami AI-Native, przynoszącymi wymierną wartość z innowacji i inwestycji cyfrowych.

Generative AI Operations Engineer (GenAI Ops) in Warsaw – pracodawca: EPAM Systems, Inc.

EPAM Systems Inc to doskonały pracodawca, który oferuje wyjątkowe możliwości rozwoju zawodowego w dynamicznym środowisku technologicznym. Pracując jako Global SAP Commerce Cloud Architect w międzynarodowym zespole, będziesz miał dostęp do innowacyjnych projektów oraz wsparcia w zakresie szkoleń i certyfikacji, co pozwoli Ci na ciągły rozwój umiejętności. Nasza kultura pracy opiera się na współpracy, kreatywności i dążeniu do doskonałości, co czyni nas idealnym miejscem dla osób poszukujących satysfakcjonującej kariery w branży technologicznej.

E

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny EPAM Systems, Inc.

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Generative AI Operations Engineer (GenAI Ops) in Warsaw

CI/CD Pipelines
Cloud Infrastructure
Scripting (Python, Bash)
Infrastructure as Code (IaC)
Containerization (Docker, Kubernetes)
Large Language Models (LLMs)
Monitoring and Observability