Senior MLOps Engineer

Senior MLOps Engineer

praca hybrydowa (Warszawa)

Jako Get IT Together specjalizujemy się w dostarczaniu wysoko wykwalifikowanych Ekspertów IT, w obszarach zarządzania projektami, architektury, analizy biznesowej i systemowej czy rozwoju oprogramowania.

Doświadczona kadra HR wie jak skutecznie rekrutować i dbać o relacje z najlepszymi kandydatami IT.

Obecnie poszukujemy osoby do roli Senior MLOps dla naszego Klienta z branży medialnej.

Co zyskasz pracując z nami:

• Formę współpracy w oparciu o kontrakt b2b z Get IT Together.
• Długoterminowy projekt realizowany dla renomowanej firmy z branży medialnej.
• Możliwość pracy przy zaawansowanych rozwiązaniach z obszaru AI i Machine Learning.
• Hybrydowy model pracy w Warszawie.
• Stabilną współpracę w ramach kontraktu od kwietnia 2027 do marca 2030 roku.

Zakres odpowiedzialności:

• Budowa i rozwój środowiska MLOps opartego o Kubernetes, Docker oraz zasoby CPU/GPU.
• Tworzenie i utrzymanie pipeline'ów do przetwarzania danych, trenowania, ewaluacji i wdrażania modeli ML.
• Automatyzacja eksperymentów, wersjonowania modeli oraz monitoringu jakości i wydajności.
• Integracja komponentów ML z istniejącymi systemami i procesami.
• Optymalizacja rozwiązań pod kątem skalowalności, niezawodności i wysokiej dostępności.
• Przygotowywanie dokumentacji technicznej oraz wsparcie procesu wdrożeń.

Jakie kompetencje są niezbędne:

• Wykształcenie wyższe (informatyka, matematyka, statystyka, fizyka, data science, AI lub pokrewne).
• Minimum 5 lat doświadczenia w software engineering, data science, machine learning engineering lub MLOps.
• Doświadczenie w projektach związanych z ML, systemami rekomendacyjnymi lub scoringowymi.
• Praktyczna znajomość Python oraz Go.
• Doświadczenie z Kubernetes i Docker.
• Znajomość GitLab CI, ArgoCD oraz narzędzi orkiestracji workflow (Airflow, Argo Workflows, Kubeflow Pipelines).
• Doświadczenie w pracy z frameworkami ML (PyTorch, TensorFlow).
• Znajomość narzędzi do wdrażania modeli, takich jak KServe, TensorFlow Serving, TorchServe lub NVIDIA Triton.
• Dobra znajomość zagadnień związanych z wysoką dostępnością, wydajnością i skalowalnością systemów.