MLOps Engineer

IT Factory, dynamiczna firma z doświadczeniem w zakresie rozwoju, wdrażania i wsparcia rozwiązań IT, dla polskiej znaczącej Firmy z branży ubezpieczeniowo-finansowej, poszukuje Kandydatów/Kandydatek na stanowisko: MLOps Engineer (Azure, platforma AI / LLMOps) Miejsce świadczenia usług: praca hybrydowa (minimum 1 dzień w tygodniu w biurze w Warszawie) Zakres prac: Tworzenie i utrzymanie platformy AI w branży ubezpieczeniowejProjektowanie i budowa infrastruktury MLOps/LLMOps: skalowalne środowisko do trenowania i serwowania modeli (Azure Machine Learning, Azure AI Foundry, AKS)Implementacja pipeline'ów CI/CD/CT dla rozwiązań ML: automatyczne testowanie, wersjonowanie danych i modeli (DVC, MLflow), Continuous TrainingPrzygotowywanie obrazów Docker dla modeli AI/GenAI oraz zarządzanie ich wdrożeniami na klastrach Kubernetes w architekturze hybrydowej (integracja z systemami on-premise)Wdrożenie monitoringu modeli (wykrywanie Data Drift/Model Drift), logowania i alertowania w celu zapewnienia wysokiej dostępności usług AIWsparcie techniczne zgodności z AI Act: narzędzia do audytowalności modeli, data lineage oraz bezpieczeństwa (zarządzanie dostępem, szyfrowanie)Optymalizacja kosztów i wydajności: zarządzanie zasobami Azure, optymalizacja czasu inferencji modeli, skalowanie infrastruktury w zależności od obciążenia Wymagania: Minimum 3 lata doświadczenia w obszarze DevOps, MLOps lub inżynierii oprogramowania, w tym praktyka w pracy z modelami ML na produkcjiZaawansowana znajomość Docker i Kubernetes (zarządzanie klastrami, Helm charts, Ingress)Głęboka znajomość Azure (w szczególności Azure ML, AKS, Azure Container Registry) lub GCP/AWS z gotowością do szybkiego wejścia w AzureDoświadczenie w budowaniu pipeline'ów CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins) uwzględniających specyfikę ML (np. trenowanie modelu jako krok w pipeline)Dobra znajomość Python (praca z SDK narzędzi ML) oraz Bash/ShellPraktyczna obsługa MLflow, Kubeflow lub natywnych rozwiązań chmurowych do zarządzania cyklem życia modeluZnajomość Terraform, Bicep lub AnsibleWykształcenie wyższe techniczne (informatyka, telekomunikacja lub pokrewne)Podejście "Automation First", dążenie do eliminacji pracy manualnej poprzez skrypty i narzędziaUmiejętność pracy na styku zespołów Data Science i IT OperationsProaktywność w rozwiązywaniu problemów wydajnościowych i incydentów produkcyjnychŚwiadczenie usług z terytorium Polski Mile widziane: Certyfikaty Azure: DevOps Engineer Expert (AZ-400) lub Azure AI Engineer (AI-102)Doświadczenie we wdrażaniu modeli LLM i architektur RAGZnajomość narzędzi do monitoringu (Prometheus, Grafana, Azure Monitor)Rozumienie zagadnień sieciowych w chmurze hybrydowej (VPN, VNet, Private Endpoints)Znajomość baz wektorowych (np. w kontekście Azure AI Search)