Senior MLOps LLMOps Engineer

Kim jest H2B Group? Jesteśmy firmą konsultingową, która pomaga klientom w automatyzacji procesów biznesowych przy pomocy AI, a specjalistom IT rozwijać karierę w modelu B2B. Oferujemy projekty z branż takich jak fintech, medtech, edutech czy automatyka przemysłowa. Dzięki ścisłej współpracy wspieramy rozwój naszych klientów poprzez dostarczanie szybkich i mierzalnych efektów, jednocześnie zapewniając specjalistom IT możliwości rozwoju kariery i zdobywania cennego doświadczenia. Dlaczego warto z nami współpracować? Elastyczność – Wybierasz projekty dopasowane do swoich umiejętności i zainteresowań, z możliwością zmiany w ramach naszej firmy lub grupy Euvic, której jesteśmy częścią. Przejrzystość – Masz jasne zasady współpracy i pełną transparentność wynagrodzenia oraz warunków. Szybkość działania – Dzięki naszej efektywności szybko znajdziesz lub zmienisz projekt, który idealnie odpowiada Twoim kompetencjom. Możliwość rozwoju – Pracujesz przy innowacyjnych projektach, rozwijając kluczowe kompetencje i zdobywając cenne doświadczenie. Do projektu naszego klienta poszukujemy osoby na stanowisko Senior MLOps / LLMOps Engineer Senior MLOps / LLMOps Engineer Location: Remote Industry: Gaming / AI Platform Engineering O firmie Nasz klient to jeden z największych operatorów gier i zakładów w Europie, znany z silnego zaplecza technologicznego oraz innowacyjnego podejścia do rozwoju produktów. Działamy w kilkunastu regulowanych rynkach, zatrudniając ponad 5 000 osób. Tworzymy nowoczesne, bezpieczne i odpowiedzialne środowisko rozrywki – a jednocześnie stawiamy na AI-first transformation, skalując wykorzystanie LLM-ów i platform ML w całej organizacji. Jeśli napędzają Cię innowacje i chcesz budować infrastrukturę, która realnie zmienia sposób pracy tysięcy użytkowników – to miejsce dla Ciebie. Opis roli Jako Senior MLOps/LLMOps Engineer będziesz kluczową osobą odpowiedzialną za budowę i skalowanie platform AI/ML – od infrastruktury Kubernetes/EKS, przez CI/CD i IaC, aż po wdrażanie i obserwowalność dużych modeli językowych (GPT, Claude). To rola łącząca DevOps, MLOps i najnowsze technologie LLM, z ogromnym wpływem na całą organizację. Będziesz współpracować z Data Science, ML Engineering, Platform Engineering oraz zespołami produktowymi, tworząc self-serve środowiska, które przyspieszą time-to-production z tygodni do dni. Twoje zadania Platforma i infrastruktura Zarządzanie i rozwój ML/LLM infrastruktury opartej o Kubernetes/EKS (CPU/GPU) Współpraca z zespołami platformowymi w AWS/Azure Budowanie GitOps pipelines (GitLab CI, Jenkins, ArgoCD, Helm, FluxCD) Wdrażanie aplikacji LLM z uwzględnieniem bezpieczeństwa, konfiguracji środowisk i skalowalności LLMOps Wdrażanie, skalowanie i optymalizacja modeli LLM (GPT, Claude) na AWS Bedrock / AI Foundry Obsługa Argo Workflows jako platformy batch/compute AI observability – monitorowanie jakości, driftu oraz kosztów CI/CD i IaC Budowa stabilnych pipeline'ów CI/CD dla ML/LLM IaC w Terraform, CloudFormation, Helm Zarządzanie kontenerami, sekretami, autoryzacją Monitoring i reliability Pełny stack observability: Prometheus, Grafana, Splunk, CloudWatch, ELK Reagowanie na alerty, troubleshooting, optymalizacja kosztów Data Platform & DX Utrzymanie data platformy opartej o Apache Iceberg Budowa niezawodnych pipeline'ów (idempotency, retries, reproducibility) Tworzenie API/CLI/UX, które wspierają self-service dla inżynierów i data scientists Architektura i bezpieczeństwo Projektowanie skalowalnych i zgodnych z regulacjami architektur ML FinOps: kosztorysowanie, atribucja, optymalizacja Udział w procesach bezpieczeństwa i governance Wymagane doświadczenie 8 lat w DevOps / Platform / SRE, w tym 2 lata w MLOps/LLMOps Bardzo dobra znajomość AWS (Bedrock, S3, EKS, IAM, Lambda itd.) Doświadczenie z Kubernetes/EKS (GPU, autoscaling, multi-tenancy) GitOps orkiestracja: Docker, ArgoCD, FluxCD, Jenkins, GitLab CI Praktyka z wdrażaniem i optymalizacją LLM Silne umiejętności w Pythonie (FastAPI/Django, boto3, Pandas/NumPy) znajomość ML frameworków: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch IaC: Terraform, CloudFormation, Helm Monitoring: Prometheus/Grafana, Splunk, Datadog, OTel Bardzo dobre zrozumienie sieci, bezpieczeństwa i Linux Nice to Have Doświadczenie z Dask/Spark/Ray Triton, TorchServe MLflow, Weights & Biases, Kubeflow Multi-cloud / multi-region LakeFS, Iceberg, Delta DBT, Airflow/Prefect Snowflake Znajomość Responsible AI i governance Dlaczego warto? Praca z najnowszymi technologiami AI/ML w dużej skali Realny wpływ na architekturę i strategię platformy Wysoka widoczność roli i techniczne leadership Środowisko eksperckie ciągłe możliwości nauki Praca Zdalna – rozumiemy, że kariera to maraton, nie sprint