W skrócie
- Zadania: Buduj nowoczesną platformę AI i wpływaj na jej architekturę.
- Firma: Lider w branży ubezpieczeniowej z innowacyjną kulturą pracy.
- Benefity: Atrakcyjne wynagrodzenie, praca zdalna i rozwój zawodowy.
- Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami rozwoju kariery.
- Dlaczego ta praca: Pracuj z najnowszymi technologiami i twórz realny wpływ w branży.
- Kwalifikacje: Doświadczenie w MLOps i umiejętności współpracy w zespole.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 121500 - 148500 zł za rok.
Wynagrodzenie: 150 - 170 PLN netto + VAT/h
Praca zdalna: 1 raz/tydzień w biurze
Dlaczego warto wybrać tę ofertę?
- Możliwość budowy nowoczesnej platformy AI od podstaw i realnego wpływu na jej architekturę.
- Praca z aktualnym stackiem AI/MLOps: Azure ML, Azure AI Foundry, Kubernetes (AKS), MLflow, Docker i Terraform.
- Udział w projektach związanych z GenAI, LLM oraz architekturami RAG.
- Możliwość pracy na styku Data Science, AI i Cloud Engineering.
- Współtworzenie środowiska do wdrażania modeli AI na skalę produkcyjną w branży ubezpieczeniowej.
- Dostęp do nowoczesnych praktyk MLOps i LLMOps obejmujących automatyzację, monitoring, observability oraz governance modeli.
Tworzenie i utrzymanie platformy AI w branży ubezpieczeniowej:
- Projektowanie i budowa infrastruktury MLOps/LLMOps.
- Automatyzacja procesów CI/CD/CT.
- Konteneryzacja i orkiestracja: Przygotowywanie obrazów Docker dla modeli AI/GenAI.
- Monitoring i Observability: Wdrożenie zaawansowanego monitoringu modeli.
- Wsparcie techniczne dla AI Act: Implementacja narzędzi do audytowalności modeli.
- Optymalizacja kosztów i wydajności: Zarządzanie zasobami chmurowymi Azure.
Wymagania:
- Minimum 3 lata doświadczenia w obszarze DevOps, MLOps lub Inżynierii Oprogramowania.
- Biegłość w konteneryzacji i orkiestracji: Zaawansowana znajomość Docker i Kubernetes.
- Doświadczenie z chmurą Publiczną: Głęboka znajomość Azure lub GCP/AWS.
- Praktyka w CI/CD: Doświadczenie w budowaniu pipeline'ów.
- Programowanie i skryptowanie: Dobra znajomość Python oraz Bash/Shell.
- Znajomość narzędzi MLOps: Praktyczna obsługa MLflow, Kubeflow.
- Infrastructure as Code (IaC): Znajomość Terraform, Bicep lub Ansible.
Technologie, z jakimi będziesz pracować:
- Znajomość narzędzi do monitoringu (Prometheus, Grafana, Azure Monitor).
- Rozumienie zagadnień sieciowych w chmurze hybrydowej.
- Znajomość baz wektorowych (np. w kontekście Azure AI Search).
Klient:
Nasz Klient to niekwestionowany lider w dziedzinie usług ubezpieczeniowych w Polsce, zatrudniający ponad 1000 pracowników w IT.
MLOps Engineer in Katowice – pracodawca: Jit
Jit Team to doskonały pracodawca, który stawia na rozwój swoich pracowników w międzynarodowym środowisku pracy. Oferujemy elastyczną organizację pracy oraz skandynawską kulturę organizacyjną, która sprzyja równowadze między życiem zawodowym a prywatnym. Nasza społeczność Jit zapewnia regularne spotkania integracyjne, a także finansowane szkolenia, co czyni nas idealnym miejscem dla osób poszukujących satysfakcjonującej i pełnej wyzwań kariery.
