MLOps

Capco Poland is a global technology and management consultancy focusing on financial services such as banking, payments, capital markets, wealth, and asset management. The company works on technology, data, and AI solutions and supports AI adoption in the financial sector.

Data Science & Machine Learning:

• Experience developing and evaluating machine learning, statistical, or AI models.
• Strong Python skills and familiarity with modern data science and ML ecosystem.
• Understanding of model development, experimentation, feature engineering, validation, and performance evaluation.
• Experience implementing ML solutions beyond experimentation.

AI Engineering:

• Strong Python and software engineering skills including clean code, testing, design patterns, and architecture.
• Experience building AI-powered applications, services, or platforms.
• Knowledge of API design, microservices, distributed systems, or cloud-native development.
• Experience with Generative AI, LLMs, RAG, agents, or related AI architectures (preferred).

MLOps & AI Platforms:

• Experience building or operating ML/AI infrastructure and production pipelines.
• Practical knowledge of Docker and Kubernetes.
• Experience with CI/CD, automation, model deployment, monitoring, observability, and lifecycle management.
• Understanding of scalable, reliable, and secure production environments for ML and AI.

General:

• 4+ years professional experience in software engineering, data science, ML, MLOps, or AI engineering.
• University degree in Computer Science, Mathematics, Physics, Engineering or equivalent.
• Problem-solving skills and engineering mindset.
• Understanding of software engineering and application design.
• Ability to work effectively in Agile, collaborative settings.
• Strong communication skills with technical and non-technical stakeholders.
• Experience in banking, financial services, or regulated industries is a plus.

Nice to have:

• Experience with frameworks/platforms like LangChain, Haystack, Kubeflow.
• Designing LLM/RAG architectures, vector search, embeddings, AI agents, or GenAI.
• Familiarity with major cloud platforms and cloud-native AI/ML services.
• Experience designing and developing microservices.
• Familiarity with MLOps frameworks and ML lifecycle best practices.
• Operating ML workloads on Kubernetes.
• Knowledge of DevOps, Infrastructure as Code, CI/CD, observability, and production monitoring.
• Experience with enterprise-scale data and AI environments.

• Design, develop, and productionize AI and machine learning solutions addressing business challenges.
• Explore and implement Machine Learning, Generative AI, Large Language Models (LLMs), and intelligent automation.
• Build AI applications and services using Python, APIs, microservices, and cloud-native technologies.
• Develop reusable AI/ML libraries, frameworks, and components.
• Design and maintain ML and AI pipelines covering experimentation, training, deployment, and monitoring.
• Build scalable, resilient, and secure production-grade AI systems.
• Apply MLOps, DevOps, and software engineering practices.
• Work with Docker, Kubernetes, cloud platforms, CI/CD pipelines, model registries, monitoring, and automation tooling.
• Collaborate with engineers, data scientists, architects, stakeholders, and clients.
• Define and promote engineering standards, architectural principles, reusable patterns, and best practices for AI development.
• Stay current with emerging AI technologies and assess their client value.

Informujemy, że administratorem danych jest Capco_ z siedzibą w Warszawie___, ul. Rondo ONZ 1_____(dalej jako "administrator"). Masz prawo do żądania dostępu do swoich danych osobowych, ich sprostowania, usunięcia lub ograniczenia przetwarzania, prawo do wniesienia sprzeciwu wobec przetwarzania, a także prawo do przenoszenia danych oraz wniesienia skargi do organu nadzorczego. Dane osobowe przetwarzane będą w celu realizacji procesu rekrutacji. Podanie danych w zakresie wynikającym z ustawy z dnia 26 czerwca 1974 r. Kodeks pracy jest obowiązkowe. W pozostałym zakresie podanie danych jest dobrowolne. Odmowa podania danych obowiązkowych może skutkować brakiem możliwości przeprowadzenia procesu rekrutacji. Administrator przetwarza dane obowiązkowe na podstawie ciążącego na nim obowiązku prawnego, zaś w zakresie danych dodatkowych podstawą przetwarzania jest zgoda. Dane osobowe będą przetwarzane do czasu zakończenia postępowania rekrutacyjnego i przez okres możliwości dochodzenia ewentualnych roszczeń, a w przypadku wyrażenia zgody na udział w przyszłych postępowaniach rekrutacyjnych - do czasu wycofania tej zgody. Zgoda na przetwarzanie danych osobowych może zostać wycofana w dowolnym momencie. Odbiorcą danych jest serwis Rocket Jobs oraz inne podmioty, którym powierzyliśmy przetwarzanie danych w związku z rekrutacją.