W skrócie
- Zadania: Buduj i utrzymuj platformę AI w branży ubezpieczeniowej.
- Firma: Lider usług ubezpieczeniowych w Polsce z nowoczesnymi rozwiązaniami IT.
- Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, elastyczny czas pracy i rozwój zawodowy.
- Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami szybkiego rozwoju kariery.
- Dlaczego ta praca: Pracuj z nowoczesnymi technologiami i wpływaj na innowacyjne projekty.
- Kwalifikacje: Min. 3 lata doświadczenia w DevOps lub MLOps oraz znajomość Azure.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 121500 - 148500 zł za rok.
Klient jest liderem w usługach ubezpieczeniowych w Polsce, specjalizującym się głównie w ubezpieczeniach majątkowych i osobowych. Obsługuje również windykację długów i wspiera klientów w spłacie zobowiązań finansowych, rozwijając swoje systemy i stosując nowoczesne rozwiązania IT.
Zadania:
- Budowanie i utrzymywanie platformy AI w branży ubezpieczeniowej.
- Projektowanie i budowanie skalowalnej infrastruktury MLOps/LLMOps do trenowania i serwowania modeli przy użyciu Azure Machine Learning, Azure AI Foundry i Kubernetes (AKS).
- Automatyzacja procesów CI/CD/CT dla rozwiązań ML, w tym testowanie, wersjonowanie danych i modeli oraz ciągłe trenowanie.
- Przygotowywanie obrazów Docker dla modeli AI/GenAI i zarządzanie wdrożeniami na klastrach Kubernetes w architekturze hybrydowej zintegrowanej z systemami lokalnymi.
- Implementacja monitorowania modeli, wykrywania Data Drift/Model Drift, logowania i alertowania w celu zapewnienia wysokiej dostępności usług AI.
- Wdrażanie narzędzi do audytowalności modeli, ich pochodzenia i bezpieczeństwa zgodnie z wymaganiami regulacyjnymi.
- Zarządzanie zasobami chmurowymi Azure, optymalizacja czasu wnioskowania modeli i skalowanie infrastruktury w zależności od obciążenia.
Wymagania:
- Co najmniej 3-letnie doświadczenie w DevOps, MLOps lub inżynierii oprogramowania, w tym praktyczne doświadczenie z modelami ML w produkcji.
- Zaawansowana znajomość Dockera i Kubernetesa, w tym zarządzanie klastrami, wykresy Helm i Ingress.
- Dogłębna znajomość Azure, szczególnie Azure ML, AKS i Azure Container Registry, lub doświadczenie w GCP/AWS i gotowość do szybkiego przejścia na Azure.
- Doświadczenie w budowaniu pipeline'ów CI/CD z Azure DevOps, GitHub Actions lub Jenkins, uwzględniające specyficzne wymagania ML, takie jak trenowanie modeli jako krok w pipeline.
- Dobra znajomość Pythona i Bash/Shell.
- Praktyczne doświadczenie z MLflow, Kubeflow lub narzędziami chmurowymi do zarządzania cyklem życia modeli.
- Znajomość Terraform, Bicep lub Ansible.
- Usługi muszą być świadczone z Polski.
- Usługi muszą być świadczone w modelu hybrydowym, z co najmniej 1 dniem w tygodniu w biurze.
Bedzie plusem:
- Certyfikaty Azure DevOps Engineer Expert (AZ-400) lub Azure AI Engineer (AI-102), doświadczenie w wdrażaniu LLM i architektur RAG, znajomość Prometheus, Grafana lub Azure Monitor, zrozumienie hybrydowego sieciowania chmurowego (VPN, VNet, Private Endpoints), znajomość baz danych wektorowych, takich jak Azure AI Search.
Warunki:
Stawka: 150 - 170 PLN netto + VAT/h
MLOps Engineer in Insurance Services in Katowice – pracodawca: Jit Team
Jit Team to doskonały pracodawca, który oferuje elastyczny hybrydowy tryb pracy oraz możliwość rozwoju w międzynarodowym środowisku. Nasza kultura pracy opiera się na innowacyjności i współpracy, a pracownicy mają dostęp do nowoczesnych narzędzi AI, co czyni codzienną pracę bardziej efektywną i satysfakcjonującą. Oferujemy również liczne możliwości rozwoju zawodowego, co sprawia, że jesteśmy atrakcyjnym miejscem dla ambitnych inżynierów Java.
