Software Engineer ML Ops AI Model Operationalization

Poszukujemy superbohatera – Software Engineer (ML Ops/AI Model Operationalization) Szukamy ML Ops Engineera , który pomoże wprowadzać modele AI do rzeczywistych środowisk produkcyjnych na dużą skalę. W tej roli nie będziesz koncentrować się na trenowaniu modeli ani dostrajaniu LLM-ów ; Twoim głównym zadaniem będzie operacjonalizacja, wdrażanie, monitorowanie i utrzymywanie rozwiązań AI/ML , tak aby były one solidne, niezawodne i zintegrowane z procesami biznesowymi. Na co dzień będziesz ściśle współpracować z zespołem data scientistów, inżynierów danych i inżynierów oprogramowania, aby zapewnić bezpieczne wdrażanie modeli, ciągłą integrację oraz gotowość do pracy w skalowalnym środowisku produkcyjnym. Ta rola koncentruje się na rozwoju aplikacji, inżynierii i infrastrukturze , z silnym naciskiem na gotowość produkcyjną, automatyzację i doskonałość operacyjną . Stawka do 180 zł/h netto Hybrydowo w Warszawie Umowa B2B Wymagane supermoce: · Minimum 3 lata doświadczenia jako programista lub inżynier backendu, najlepiej z doświadczeniem w systemach chmurowych i rozproszonych · Biegła znajomość Pythona , szczególnie w tworzeniu i utrzymaniu produkcyjnych rozwiązań ML/AI · Praktyczne doświadczenie z Azure ML, Azure DevOps, Azure Container Registry i Azure Key Vault · Dobra znajomość Docker i Kubernetes (AKS) w kontekście wdrażania skalowalnych rozwiązań ML · Doświadczenie w budowie i utrzymaniu CI/CD dla aplikacji ML, w tym automatycznych testów i wdrożeń · Znajomość narzędzi takich jak Prometheus, Grafana, Azure Monitor lub podobnych do monitorowania i logowania · Doświadczenie z MLflow lub podobnymi narzędziami do śledzenia eksperymentów, rejestru modeli i zapewniania ich odtwarzalności · Umiejętność efektywnej pracy w zespołach międzyfunkcyjnych w środowisku Agile/Scrum · Język angielski min. B2 Mile widziane: · Doświadczenie z Databricks lub innymi zarządzanymi platformami ML · Znajomość wykrywania zmian jakości modeli i zautomatyzowanych potoków ponownego trenowania · Wiedza na temat baz danych wektorowych i optymalizacji inferencji · Zrozumienie specyficznych dla AI praktyk bezpieczeństwa i zgodności Twoja misja: · utrzymywanie, wdrażanie i monitorowanie modeli uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych z użyciem Azure ML , MLflow i technologii konteneryzacji · projektowanie i utrzymywanie skalowalnej infrastruktury z wykorzystaniem Azure Kubernetes Service (AKS) , Docker oraz potoków CI/CD · budowanie API, endpointów i potoków inferencji w celu efektywnego i niezawodnego serwowania modeli · wdrażanie monitorowania, logowania i alertów dla usług ML, aby zapewnić dostępność, wydajność i dokładność modeli · zarządzanie wersjonowaniem modeli, artefaktów i konfiguracji, zapewniając ich śledzenie i zgodność z zasadami ładu danych (governance) · ścisła współpraca z Data Scientistami , aby zrozumieć wymagania modeli, oraz z zespołami DevOps , aby integrować przepływy ML z szerszymi ramami CI/CD · napędzanie automatyzacji w całym cyklu życia ML, w tym testowania, wdrażania, ponownego trenowania i mechanizmów wycofywania (rollback) · zapewnienie, że rozwiązania AI spełniają wymagania dotyczące bezpieczeństwa, zgodności i prywatności danych w środowisku korporacyjnym · pisanie czystego, wydajnego i łatwego w utrzymaniu kodu w Pythonie , zgodnie ze współczesnymi praktykami inżynierii oprogramowania (testowanie, kontrola wersji, dokumentacja) Benefity: · Wybierz sam swoje benefity - korzystamy z systemu kafeteryjnego, · Szybki (bo 7-dniowy ) termin płatności faktur, · Sprzęt służbowy. Aplikuj na ofertę, wierzymy w Ciebie i w Twoje supermoce