MLOps Engineer

Wspólnie z naszym Partnerem z branży ubezpieczeń poszukujemy doświadczonego/ej specjalisty/ki do świadczenia usług jako MLOps Engineer. Projekt dotyczy strategicznego programu transformacyjnego realizowanego na styku biznesu i technologii. Nasz klient tworzy nowoczesny ekosystem obsługi szkód i świadczeń oparty na danych, automatyzacji, AI oraz procesach workflow.

• Minimum 3 lata doświadczenia w obszarze MLOps, Machine Learning lub Data Engineering.
• Głęboka znajomość Azure (w szczególności Azure ML, AKS, Azure Container Registry) lub GCP/AWS z gotowością do szybkiego wejścia w Azure.
• Praktyczna obsługa MLflow, Kubeflow lub rozwiązań natywnych chmury do zarządzania cyklem życia modelu.
• Zaawansowana znajomość Docker i Kubernetes (zarządzanie klastrami, Helm charts, Ingress).
• Doświadczenie w budowaniu pipeline'ów (Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins).
• Dobra znajomość Python oraz Bash/Shell.
• Znajomość Terraform, Bicep lub Ansible.

• Implementacja potoków CI/CD/CT dla rozwiązań ML, obejmujących automatyczne testowanie, wersjonowanie danych i modeli (DVC, MLflow) oraz Continuous Training (CT).
• Projektowanie i budowa infrastruktury MLOps/LLMOps przy użyciu Azure Machine Learning, Azure AI Foundry oraz Kubernetes (AKS).
• Przygotowywanie obrazów Docker dla modeli AI/GenAI oraz zarządzanie wdrożeniami na klastrach Kubernetes w architekturze hybrydowej (integracja z systemami on-premise).
• Zarządzanie zasobami chmurowymi Azure, optymalizacja czasu inferencji modeli oraz skalowanie infrastruktury w zależności od obciążenia.