MLOps Engineer

OLIMP to strategiczny program transformacyjny Grupy PZU realizowany na styku biznesu i technologii. Tworzymy nowoczesny ekosystem obsługi szkód i świadczeń oparty na danych, automatyzacji, AI oraz procesach workflow. Naszym celem jest zbudowanie rozwiązania wyznaczającego nowe standardy obsługi klienta na polskim rynku ubezpieczeniowym. Projekt angażuje ekspertów wielu specjalizacji, którzy wspólnie projektują i wdrażają jeden z najważniejszych programów rozwojowych w historii PZU. Udział w projekcie to możliwość pracy przy przedsięwzięciu o strategicznym znaczeniu dla organizacji, mającym realny wpływ na przyszłość obsługi klientów oraz rozwój nowoczesnych technologii w branży ubezpieczeniowej. Wymagania Must have: Minimum 3 lata doświadczenia w obszarze DevOps, MLOps lub Inżynierii Oprogramowania, w tym praktyka w pracy z modelami ML na produkcji.Biegłość w konteneryzacji i orkiestracji: Zaawansowana znajomość Docker i Kubernetes (zarządzanie klastrami, Helm charts, Ingress).Doświadczenie z chmurą Publiczną: Głęboka znajomość Azure (w szczególności Azure ML, AKS, Azure Container Registry) lub GCP/AWS z gotowością do szybkiego wejścia w Azure.Praktyka w CI/CD: Doświadczenie w budowaniu pipeline'ów (Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins) uwzględniających specyfikę ML (np. trenowanie modelu jako krok w pipeline).Programowanie i skryptowanie: Dobra znajomość Python (niezbędna do pracy z SDK narzędzi ML) oraz Bash/Shell.Znajomość narzędzi MLOps: Praktyczna obsługa MLflow, Kubeflow lub rozwiązań natywnych chmury do zarządzania cyklem życia modelu.Infrastructure as Code (IaC): Znajomość Terraform, Bicep lub Ansible.Świadczenie usług z terytorium PolskiŚwiadczenie usług hybrydowo – minimum 1 dnia w tygodniu z biura 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).Rozumienie zagadnień sieciowych w chmurze hybrydowej (VPN, VNet, Private Endpoints) – istotne przy integracji z systemami PZU.Znajomość baz wektorowych (np. w kontekście Azure AI Search). Kompetencje osobiste: Wykształcenie wyższe techniczne (Informatyka, Telekomunikacja lub pokrewne).Podejście "Automation First" – dążenie do eliminacji pracy manualnej poprzez skrypty i narzędzia.Umiejętność pracy na styku zespołów Data Science (rozumienie języka danych) i IT Operations (rozumienie infrastruktury i sieci).Proaktywność w rozwiązywaniu problemów wydajnościowych i incydentów produkcyjnych. nr.ref.389