Senior MLOps Engineer – GPU Infrastructure, Kubernetes & Python (M/F/NB) in Gdańsk

Jak sprawić, żeby badacze AI trenowali modele na stabilnej, powtarzalnej platformie, bez kolejek do GPU i bez tygodni na konfigurację środowiska?

Odpowiedź leży w infrastrukturze: harmonogramowaniu zasobów GPU, narzędziach dla badaczy i dyżurze, który pozwala szybko reagować, gdy coś przestaje działać.

W Etteplan szukamy Senior MLOps Engineera, który przejmie odpowiedzialność za platformę, na której zespół AI naszego klienta trenuje i ocenia modele rekonstrukcji mowy. Dołączysz do małego zespołu platformowego, w którym współpracujesz na co dzień z badaczami AI oraz z drugim inżynierem odpowiedzialnym za usługi webowe i infrastrukturę produkcyjną.

Od ponad 40 lat łączymy wiedzę inżynierską z nowoczesnymi technologiami. Tworzymy rozwiązania z obszaru software, embedded systems i zaawansowanej inżynierii, pomagając klientom rozwijać produkty i systemy wykorzystywane w rzeczywistym świecie.

Rola w skrócie Obszar: platforma treningowa AI (MLOps), infrastruktura GPU, narzędzia dla badaczy

Kluczowe technologie: Kubernetes, Slurm, CUDA, PyTorch, MLflow / Weights & Biases / DVC, Terraform, Python

Główne zagadnienia: harmonogramowanie GPU, środowiska treningowe, pipeline'y danych audio, narzędzia dla badaczy, eksport modeli na urządzenia, dyżury on-call, zgodność z GDPR

Środowisko: serwery GPU on-premise i chmura (AWS, GCP lub Azure), Linux

Poziom: Senior

O projekcie i Twojej roli Dołączysz do zespołu klienta rozwijającego technologię rekonstrukcji mowy opartą na AI. Będziesz odpowiadać za środowiska, w których zespół trenuje i ocenia modele, za narzędzia potrzebne badaczom oraz za dyżur, gdy te narzędzia mają problemy.

Zespół platformowy tworzą dwie role: Senior MLOps Engineer, odpowiedzialny za platformę treningową AI, oraz Senior DevOps Engineer, odpowiedzialny za usługi webowe i produkcyjną infrastrukturę. Każda z ról ma własną domenę, ale są one zaprojektowane tak, by się wzajemnie zastępować. Dzielicie jedną rotację dyżurów, recenzujecie swoją pracę, stosujecie te same praktyki infrastructure as code i CI/CD oraz zastępujecie się w czasie urlopów, incydentów i intensywnych okresów wydań.

Co chcemy osiągnąć w pierwszym roku:

zespół AI trenuje i ocenia modele na powtarzalnej, dobrze udokumentowanej platformie z uczciwym harmonogramowaniem GPU,

własne narzędzia do eksperymentów, ewaluacji i eksportu modeli są codziennie używane przez zespół AI,

wspólna rotacja dyżurów z DevOps Engineerem działa, z runbookami dla obu domen,

potrafisz przejąć obsługę usług webowych na czas nieobecności współpracownika.

Dlaczego warto?

Odpowiadasz za całą platformę treningową. Od serwerów GPU po narzędzia, z których badacze korzystają codziennie, więc Twoja praca bezpośrednio przyspiesza rozwój modeli.

Budujesz własne narzędzia, a nie tylko utrzymujesz cudze. Śledzenie eksperymentów, uruchamianie zadań treningowych, pipeline'y ewaluacji i benchmarków oraz eksport i pakowanie modeli dla urządzeń docelowych.

Pracujesz z infrastrukturą on‑premise i w chmurze. Łączysz własne serwery GPU z pojemnością w chmurze i dbasz o koszty, bezpieczeństwo i powtarzalność.

Jesteś częścią małego, wzajemnie zastępującego się zespołu. Dzielisz dyżury, runbooki i praktyki z kolegą z DevOps, więc żadna domena nie zależy od jednej osoby.

W tej roli będziesz odpowiadać za:

Przygotowanie i utrzymanie środowisk treningowych AI na serwerach GPU on-premise oraz w chmurze.

Zarządzanie harmonogramowaniem GPU i współdzielonymi zasobami obliczeniowymi (Kubernetes, Slurm lub podobne), tak aby badacze mieli uczciwy i przewidywalny dostęp.

Budowę i utrzymanie pipeline'ów i magazynów dla dużych zbiorów danych audio: z wersjonowaniem, kontrolą dostępu i obsługą danych głosowych zgodną z GDPR.

Tworzenie własnych narzędzi dla zespołu AI, takich jak śledzenie eksperymentów, uruchamianie zadań treningowych, pipeline'y ewaluacji i benchmarków oraz eksport i pakowanie modeli dla urządzeń docelowych.

Pełnienie roli głównego inżyniera dyżurnego (on-call) dla problemów z narzędziami AI i infrastrukturą treningową.

Dbanie o to, aby środowiska treningowe były powtarzalne, bezpieczne i efektywne kosztowo w miarę rozwoju zespołu i modeli.

Udział we wspólnej rotacji dyżurów obejmującej usługi produkcyjne i narzędzia AI oraz obsługę incydentów w obu domenach na podstawie wspólnych runbooków.

Regularną pracę w domenie drugiej roli, tak aby żaden obszar nie zależał od jednej osoby.

Utrzymywanie spójności infrastructure as code, CI/CD, zarządzania sekretami i kontroli dostępu w obu domenach.

Pisanie i utrzymywanie runbooków, notatek architektonicznych i postmortemów, z których korzystacie obaj.

Wsparcie w pracach nad bezpieczeństwem i zgodnością w całej firmie, w tym GDPR i obsługą danych głosowych.

Szukamy osoby, która:

Ma co najmniej 5 lat doświadczenia w DevOps, SRE, MLOps lub inżynierii platform ML.

Ma doświadczenie w budowie i obsłudze infrastruktury GPU do trenowania modeli ML: sterowniki NVIDIA, CUDA, kontenery z obsługą GPU oraz trening na wielu GPU lub wielu węzłach.

Zna narzędzia ML, takie jak PyTorch, trening rozproszony, MLflow, Weights & Biases lub DVC.

Ma doświadczenie w budowie wewnętrznych narzędzi i procesów dla badaczy lub data scientistów.

Dobrze zna administrację Linuxem i podstawy sieci.

Zna infrastructure as code (Terraform, OpenTofu, Pulumi lub podobne) oraz zarządzanie konfiguracją (Ansible lub podobne).

Zna kontenery i orkiestrację: Docker i Kubernetes.

Zna pipeline'y CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI lub podobne).

Bardzo dobrze zna Pythona i skrypty shell. Znajomość Go lub innego języka kompilowanego jest dodatkowym atutem.

Zna monitoring, logowanie i alertowanie (Prometheus, Grafana, Loki, OpenTelemetry lub podobne).

Ma praktyczne doświadczenie z co najmniej jedną dużą chmurą (AWS, GCP lub Azure).

Ma doświadczenie w prowadzeniu rotacji dyżurów: reagowanie na incydenty, postmortemy i ograniczanie szumu alertów.

Chce poznawać i obsługiwać domenę drugiej roli oraz dzielić dyżur.

Swobodnie posługuje się językiem angielskim w mowie i piśmie.

Docenimy również:

Doświadczenie po stronie DevOps: budowanie i prowadzenie produkcyjnych usług webowych i API.

Budowanie lokalnych (on-premise) środowisk LLM dla małych zespołów.

Doświadczenie z danymi z obszaru mowy, audio lub przetwarzania sygnałów.

Optymalizację i eksport modeli na urządzenia brzegowe (ONNX, TFLite/LiteRT, kwantyzacja).

Inżynierię danych dla dużych zbiorów danych nieustrukturyzowanych (magazyny obiektowe, wersjonowanie danych, pipeline'y adnotacji).

Optymalizację kosztów (FinOps) dla obciążeń GPU.

Jak przebiega proces rekrutacyjny?

Prześlij nam swoje CV w języku angielskim, dopisując w formularzu oczekiwania finansowe, preferowaną formę współpracy oraz dyspozycyjność.

Teraz czas na nasz ruch - analizę Twojego zgłoszenia. Jeśli przebiegła pomyślnie, zaprosimy Cię na dłuższą rozmowę w formie zdalnej (ok. 1.5h).

Po spotkaniu spodziewaj się feedbacku w przeciągu 2 tygodni.

Powyższe etapy poszły Ci jak z płatka? Świetnie! Witaj w Etteplan :)

Możesz też zajrzeć na naszą stronę internetową lub Facebooka i zobaczyć, co ciekawego się u nas dzieje!

-

Nasza firma wdrożyła procedury ochrony sygnalistów zgodnie z obowiązującą ustawą. Każda osoba ma prawo zgłaszać nieprawidłowości w bezpieczny sposób, a zgłoszenia są objęte pełną ochroną prawną. Więcej informacji: https://www.etteplan.com/pl/kodeks-postepowania/