MLOps Specialist

apreel został założony w kwietniu 2010 roku przez przyjaciół, których marzeniem było stworzenie własnego software house'u. Firma rozszerzyła swoją działalność o leasing ekspertów IT, który dziś stanowi główny filar działalności apreel. Założyciele nadal rozwijają autorskie rozwiązania informatyczne, dążąc do ich ciągłego doskonalenia.

• Minimum 3 lata doświadczenia w obszarze DevOps, MLOps lub Inżynierii Oprogramowania, w tym praktyka w pracy z modelami ML na produkcji
• Zaawansowana znajomość Docker i Kubernetes (zarządzanie klastrami, Helm charts, Ingress)
• Głęboka znajomość chmur publicznych: Azure (w szczególności Azure ML, AKS, Azure Container Registry) lub GCP/AWS z gotowością do szybkiego wejścia w Azure
• Doświadczenie w budowaniu pipeline'ów CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins) z uwzględnieniem specyfiki ML
• Dobra znajomość programowania i skryptowania w Python oraz Bash/Shell
• Praktyczna obsługa narzędzi MLOps: MLflow, Kubeflow lub natywnych rozwiązań chmurowych do zarządzania cyklem życia modelu
• Znajomość Infrastructure as Code (Terraform, Bicep, Ansible)

Nice to have:

• Certyfikaty Azure: DevOps Engineer Expert (AZ-400) lub Azure AI Engineer (AI-102)
• Doświadczenie we wdrażaniu modeli LLM (Large Language Models) i architektur RAG
• Znajomość narzędzi do monitoringu: Prometheus, Grafana, Azure Monitor

• Tworzenie i utrzymanie platformy AI w branży ubezpieczeniowej
• Projektowanie i budowa infrastruktury MLOps/LLMOps z wykorzystaniem Azure Machine Learning, Azure AI Foundry oraz Kubernetes (AKS)
• Automatyzacja procesów CI/CD/CT, implementacja pipeline'ów CI/CD dla rozwiązań ML zawierających automatyczne testowanie i wersjonowanie danych i modeli (DVC, MLflow)
• Konteneryzacja i orkiestracja obrazów Docker dla modeli AI/GenAI oraz zarządzanie wdrożeniami na klastrach Kubernetes w architekturze hybrydowej
• Wdrożenie zaawansowanego monitoringu modeli, w tym wykrywanie Data Drift i Model Drift, logowania i alertowania
• Implementacja narzędzi do audytowalności modeli, lineage oraz bezpieczeństwa (zarządzanie dostępem, szyfrowanie) zgodnie z wymogami regulacyjnymi