W skrócie
- Zadania: Buduj i utrzymuj platformę ML oraz optymalizuj modele na GPU.
- Firma: Grid Dynamics - lider w konsultingu technologicznym i inżynierii produktów.
- Benefity: Konkurencyjne wynagrodzenie, elastyczny grafik, pakiet benefitów zdrowotnych.
- Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami rozwoju kariery.
- Dlaczego ta praca: Pracuj z najnowszymi technologiami AI i robotyki, mając realny wpływ na projekty.
- Kwalifikacje: Doświadczenie w wdrażaniu modeli ML oraz znajomość Pythona i Docker.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 123750 - 151250 zł za rok.
Grid Dynamics provides technology consulting, platform and product engineering, AI, and advanced analytics services. It helps enterprise companies undergoing business transformation address technical challenges and achieve positive business outcomes. The company has extensive experience and expertise in enterprise AI, data, analytics, cloud and DevOps, application modernization, and customer experience.
Задачи:
- Build and maintain the ML platform and inference pipelines serving models across production robots
- Deploy and optimize ML models on GPUs using NVIDIA Triton for fast, low-latency, cost-efficient inference
- Own the end-to-end release lifecycle for ML workloads, including Infrastructure as Code, CI/CD pipelines, and production deployments
- Develop and execute scalable model training and fine-tuning pipelines on AWS and GCP
- Manage datasets, model registries, and experiment tracking
- Control cloud infrastructure costs across AWS and GCP using spot/preemptible instances and GPU autoscaling
- Build tools and internal libraries that help data scientists and robotics engineers deploy models without handling raw infrastructure
- Partner with ML researchers, computer vision specialists, and robotics engineers to move models from prototype to high-availability production environments
Wymagania:
- Hands-on experience taking machine learning models from training through production deployment
- Proficiency in Python and working knowledge of Docker, Terraform, and GitHub Actions
- Experience serving and optimizing ML models on GPUs using NVIDIA Triton
- Familiarity with ML lifecycle and versioning tools, including MLflow, DVC, and Kubeflow Pipelines
- Hands-on experience with AWS and/or GCP, including spot/preemptible instances and GPU autoscaling
- Understanding of CI/CD pipelines, Infrastructure as Code, and automated testing practices for ML workloads
- Familiarity with model fine-tuning techniques and distributed training pipelines on cloud infrastructure
Bedzie plusem: edge deployments or robotics environments, deploying computer vision models or working with Physical AI frameworks
Warunki:
- Competitive salary
- Flexible schedule
- Benefits package including medical insurance and sports
- Corporate social events
- Professional development opportunities
- Well-equipped office
MLOps Engineer for Physical AI and Robotics Platform in Wrocław – pracodawca: Grid Dynamics
Grid Dynamics w Warszawie to doskonały pracodawca, który oferuje elastyczne godziny pracy oraz dynamiczne środowisko sprzyjające rozwojowi zawodowemu. Pracując z nami jako Senior Big Data Engineer, będziesz miał okazję współpracować z utalentowanym zespołem, rozwijając swoje umiejętności w zakresie technologii big data, takich jak Spark i Scala, w inspirującej atmosferze innowacji i współpracy.
