MLOps / AI Platform Engineer

ALGOTEQUE is an IT consultancy firm that helps startups, mid-sized and large corporations to create and deliver innovative technologies. Our team has a successful track record in designing, developing, implementing, and integrating software solutions (AI, ML, BI, Web, Automation) for Telecom, Energy, Bank, Insurance, Pharma, Automotive, Industry, e-commerce. We deliver our services both in fixed-price and time-and-materials models, helping our customers achieve their business and IT strategies. Job Description Do współpracy przy strategicznym programie transformacyjnym poszukujemy MLOps / AI Platform Engineera. Projekt obejmuje budowę nowoczesnego ekosystemu obsługi szkód i świadczeń, wykorzystującego AI, dane, automatyzację i workflow. Zakres Projektu - Projektowanie i rozwój skalowalnej platformy MLOps / LLMOps dla rozwiązań AI/ML. - Budowa infrastruktury w Azure, w szczególności z wykorzystaniem Azure Machine Learning, Azure AI Foundry, AKS i Azure Container Registry. - Tworzenie i rozwój pipeline'ów CI/CD/CT dla rozwiązań ML, obejmujących m.in. automatyczne testowanie, wersjonowanie modeli i danych oraz trenowanie modeli. - Konteneryzacja modeli AI/GenAI z wykorzystaniem Docker oraz wdrażanie ich na Kubernetes. - Automatyzacja infrastruktury i procesów z wykorzystaniem Infrastructure as Code. - Monitoring i observability modeli oraz infrastruktury, w tym analiza Data Drift / Model Drift, logowanie i alertowanie. - Zapewnienie audytowalności, bezpieczeństwa i lineage modeli z uwzględnieniem wymagań regulacyjnych, w tym AI Act. - Optymalizacja wykorzystania zasobów Azure, wydajności inferencji i kosztów infrastruktury. - Współpraca z zespołami Data Science, AI oraz IT Operations przy wdrażaniu modeli na produkcję. Profile / Requirements - Minimum 3 lata doświadczenia w obszarze DevOps, MLOps lub Software Engineering, w tym doświadczenie z produkcyjnymi modelami ML. - Bardzo dobra znajomość Azure – szczególnie Azure Machine Learning, AKS i Azure Container Registry. Alternatywnie doświadczenie z GCP/AWS i gotowość do szybkiego wejścia w ekosystem Azure. - Praktyczne doświadczenie w budowaniu pipeline'ów CI/CD/CT z wykorzystaniem Azure DevOps, GitHub Actions lub Jenkins, również z uwzględnieniem procesów trenowania i wdrażania modeli ML. - Dobra znajomość Python oraz Bash/Shell, wykorzystywanych do automatyzacji i pracy z SDK narzędzi ML. - Praktyczna znajomość narzędzi MLOps, takich jak MLflow, Kubeflow lub rozwiązania natywne dla chmury. - Bardzo dobra znajomość Docker i Kubernetes, w tym Helm oraz Ingress. - Znajomość Infrastructure as Code – Terraform, Bicep lub Ansible. - Doświadczenie w automatyzacji, utrzymaniu i skalowaniu środowisk produkcyjnych. - Umiejętność współpracy na styku Data Science i IT Operations. - Proaktywne podejście do rozwiązywania problemów wydajnościowych i incydentów produkcyjnych. - Wykształcenie wyższe techniczne będzie dodatkowym atutem. - Świadczenie usług z terytorium Polski. - Udział w spotkaniach projektowych raz w tygodniu w Warszawie, Mile widziane - Certyfikaty Azure DevOps Engineer Expert (AZ-400) lub Azure AI Engineer (AI-102). - Doświadczenie z LLM, GenAI i architekturą RAG. - Znajomość Prometheus, Grafana lub Azure Monitor. - Znajomość sieci w środowiskach hybrydowych: VPN, VNet, Private Endpoints. - Doświadczenie z bazami wektorowymi, w szczególności Azure AI Search. - Znajomość zagadnień AI Governance i regulacji dotyczących AI. - Podejście Automation First – automatyzacja procesów poprzez skrypty i narzędzia. AO4452