Poszukujemy doświadczonej osoby na stanowisko MLOps Engineer, która będzie odpowiedzialna za projektowanie, wdrażanie i utrzymanie procesów wspierających rozwój oraz działanie modeli uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych.
Na tym stanowisku będziesz współpracować z zespołami Data Science, Data Engineering, Software Engineering oraz IT, dbając o automatyzację cyklu życia modeli, stabilność infrastruktury i efektywne dostarczanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.
Tak organizujemy naszą pracę
Tak pracujemy
u klienta
koncentrujesz się na jednym projekcie
masz wpływ na wybór narzędzi i technologii
masz wpływ na rozwiązania technologiczne
masz wpływ na produkt
tworzysz kod "od zera"
koncentrujesz się na utrzymaniu kodu
Twój zakres obowiązków
Projektowanie i rozwój procesów MLOps oraz infrastruktury wspierającej cykl życia modeli ML.
Automatyzacja trenowania, testowania, wdrażania i monitorowania modeli.
Budowa oraz utrzymanie potoków CI/CD dla aplikacji i modeli uczenia maszynowego.
Wdrażanie rozwiązań do zarządzania wersjami kodu, danych, modeli i eksperymentów.
Monitorowanie wydajności modeli, jakości predykcji oraz stabilności środowisk produkcyjnych.
Współpraca z zespołami Data Science i Engineering przy przechodzeniu modeli z etapu eksperymentalnego do produkcyjnego.
Zarządzanie infrastrukturą chmurową lub lokalną z wykorzystaniem podejścia Infrastructure as Code.
Dbanie o skalowalność, bezpieczeństwo, niezawodność i optymalizację kosztów rozwiązań ML.
Tworzenie i aktualizowanie dokumentacji technicznej oraz standardów wdrażania modeli.
Identyfikowanie i rozwiązywanie problemów związanych z działaniem modeli oraz procesów produkcyjnych.
Nasze wymagania
Min. 3 lata doświadczenia na stanowisku MLOps Engineer, DevOps Engineer, Machine Learning Engineer lub podobnym.
Praktyczna znajomość języka Python oraz narzędzi wspierających rozwój oprogramowania.
Doświadczenie w budowaniu i utrzymywaniu potoków CI/CD.
Znajomość narzędzi konteneryzacji, takich jak Docker, oraz platform orkiestracji, np. Kubernetes.
Znajomość jednej z głównych platform chmurowych: AWS, Microsoft Azure lub Google Cloud.
Znajomość Terraform, Helm, Airflow lub podobnych narzędzi.
Doświadczenie w pracy z narzędziami do zarządzania eksperymentami i modelami, np. MLflow, Kubeflow lub podobnymi.
Znajomość systemów kontroli wersji, w szczególności Git.
Znajomość zagadnień związanych z monitorowaniem, logowaniem i zapewnianiem niezawodności systemów.
Znajomość baz danych oraz narzędzi do przetwarzania danych będzie dodatkowym atutem.
Umiejętność analitycznego myślenia, rozwiązywania problemów i pracy zespołowej.
Dobra znajomość języka angielskiego umożliwiająca pracę z dokumentacją techniczną i komunikację w środowisku międzynarodowym.
Mile widziane
Doświadczenie w produkcyjnym wdrażaniu modeli uczenia maszynowego.
Doświadczenie w pracy z systemami GPU i rozwiązaniami wspierającymi trenowanie modeli.
Znajomość praktyk Data Governance, bezpieczeństwa danych i zgodności regulacyjnej.
Doświadczenie w implementacji mechanizmów monitorowania driftu danych i modeli.
Znajomość koncepcji GitOps oraz praktyk SRE.
Podział czasu pracy
90% hybryda
10% z biura
To oferujemy
Udział w rozwoju nowoczesnych rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe.
Pracę z doświadczonym zespołem specjalistów.
Możliwość wpływania na wybór technologii i kształtowanie procesów MLOps.
Dostęp do nowoczesnych narzędzi oraz infrastruktury chmurowej.
Rozwój zawodowy poprzez udział w ambitnych projektach i szkoleniach.
Elastyczny model pracy oraz możliwość pracy zdalnej lub hybrydowej.
CAPCO POLAND DATA SCIENTIST / AI ENGINEER / MLOPS ENGINEER AI INFUSED. THE FUTURE IS BUILT, NOT JUST IMAGINED. Location: Kraków, Poland WHY JOIN CAPCO? You’ll join an environment where AI meets real-world transformation . At Capco, you can work with talented people across engineering, data, architecture, and financial services ...
Machine Learning Engineer / MLOps Miejsce pracy: Warszawa Technologies we use Expected - Python - Docker - Kubernetes - Apache Airflow - Kubeflow - Git - Unix - Linux - Microsoft Azure Optional - Keras - Tensor-flow - PyTorch - Spark - Kafka - Hadoop - Google Cloud Platform Operating system - Windows - Linux About the project ...
... implementacja RAG (Vertex AI Vector Search, pipeline'y ingestii) oraz Tool Registry z MCP Serwerami dla systemów Rossmann,, utrzymanie istniejącej platformy MLOps z naciskiem na reuse wzorców między platformami,, współpraca z Developerami, Data Scientistami, Data Engineerami przy przekładaniu wymagań na rozwiązania techniczne. ...
... itself The Senior AI/ML Engineer – Applied AI Lead takes machine learning models from development through to reliable production deployment, while establishing MLOps, monitoring and governance practices. The role works across Data Engineering, Product, Risk and Commercial teams to turn business problems into measurable AI ...
... case planning and implementation., Experience using AI coding assistants (e.g., Claude Code) in software development., Knowledge of AI governance, security, and MLOps/LLMOps practices., Very good English skills What we offer, Hybrid working model, Dynamic and innovation-driven engineering environment, Full-time job agreement ...
... case planning and implementation., Experience using AI coding assistants (e.g., Claude Code) in software development., Knowledge of AI governance, security, and MLOps/LLMOps practices., Very good English skills What we offer, Hybrid working model, Dynamic and innovation-driven engineering environment, Full-time job agreement ...
... gatekeeping, but designing policy-as-code guardrails and proactive security baselines that embed natively into automated pipelines. You will work directly with DevOps, MLOps, and engineering teams to maintain high software delivery velocity while securing scalable cloud and AI infrastructure. About the Product The platform transforms ...
Operating system, Windows About the project, We are looking for an experienced AI Engineer who will be responsible for designing, deploying, and maintaining AI/ML solutions in production environments. The role combines expertise in Machine Learning Engineering, MLOps, and basic administration and optimization of GPU infrastructure ...
... użytku zestawów testowych, szablonów ewaluacyjnych oraz rozwiązań typu Controls-as-Code. Nasze wymagania - Minimum 5 lat doświadczenia jako Machine Learning Engineer, MLOps Engineer lub Data Scientist, w tym praktycznego doświadczenia z systemami produkcyjnymi. - Bardzo dobrej znajomości Pythona oraz doświadczenia w automatyzacji ...
... protection – into every agent workflow, including any automated output that reaches an external party Master’s degree in computer science, Machine Learning, Data Engineering or a related field, 5+ years of overall software/ML engineering experience and 2+ hands-on GenAI/LLM/agentic experience, Strong, hands-on experience with ...