W skrócie
- Zadania: Projektuj i wspieraj infrastrukturę dla platform ML, automatyzując procesy.
- Firma: Innowacyjna firma technologiczna z globalnym zasięgiem.
- Benefity: Elastyczny grafik, wsparcie finansowe, ubezpieczenie zdrowotne.
- Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami rozwoju kariery.
- Dlaczego ta praca: Pracuj z najnowszymi technologiami i wpływaj na rozwój projektów ML.
- Kwalifikacje: Doświadczenie w zarządzaniu infrastrukturą oraz umiejętności w Pythonie i Bash.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 123750 - 151250 zł za rok.
Innowise delivers technology projects for clients worldwide and has implemented more than 1600 cases for clients from the USA, Denmark, Germany, and other countries.
Задачи:
- Design, deploy, and support resilient infrastructure for machine learning platforms and data pipelines using Python and SQL;
- Implement Application Lifecycle Management for machine learning, automating training, versioning, and deployment processes;
- Ensure reliability, scalability, and high availability of MLOps infrastructure and backend services;
- Design and manage distributed compute environments across bare metal, virtual machines, and private or public cloud;
- Containerize ML services and applications using Docker and Kubernetes, orchestrating production rollouts;
- Automate infrastructure provisioning, cluster lifecycle, and configuration using Infrastructure as Code;
- Build, integrate, and maintain CI/CD pipelines with GitLab CI, GitHub Actions, and Jenkins;
- Implement observability through logging, metrics, and dashboards for overall cluster health;
- Diagnose bottlenecks, resolve node and network failures, and conduct Root Cause Analysis as part of proactive incident management.
Wymagania:
- Proven experience managing server or cloud infrastructure, Infrastructure as Code tools, Docker, and Kubernetes for at least 250 person-days;
- At least 300 person-days designing and maintaining CI/CD solutions in production environments;
- At least 200 person-days deploying and using MLflow, Kubeflow, ClearML, or similar platforms;
- At least 150 person-days in root cause analysis and stabilizing critical systems;
- Strong Linux systems engineering background with RHEL, Rocky, or SLES;
- Proficiency in Python and Bash for automation;
- Experience with PostgreSQL, NFS, and S3-compatible object stores;
- Experience with Data Analytics and Data Analysis using Databricks;
- Strong analytical mindset and an implementation-oriented approach;
- Ability to translate business requirements into scalable technical solutions;
- Excellent cross-functional collaboration with Data Scientists, Developers, and IT operations.
Nice to have:
- Deep experience with HPC schedulers and integrations, bridging HPC schedulers with cloud-native platforms and configuring dynamic scaling;
- Go or Rust scripting;
- SQL and PowerShell;
- MPI workloads and GPU scheduling;
- Parallel file systems;
- Configuration management with Ansible or Puppet.
Warunki:
- Flexible work schedule;
- Experience working with clients worldwide;
- Financial assistance;
- Medical insurance.
DevOps Engineer for Machine Learning Platforms in Katowice – pracodawca: Innowise
Innowise to doskonały pracodawca, który oferuje młodym specjalistom możliwość rozwoju w dynamicznym środowisku projektowym w Warszawie. Pracując jako Trainee Data Engineer, zyskasz nie tylko praktyczne umiejętności w obszarze Big Data i modelowania danych, ale także dostęp do wsparcia mentorskiego oraz szkoleń, które pomogą Ci w dalszej karierze. Nasza kultura pracy opiera się na współpracy i innowacyjności, co sprawia, że każdy dzień przynosi nowe wyzwania i możliwości nauki.
