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
Poszukujemy doświadczonego MLOps / LLMOps Engineer, który będzie odpowiedzialny za projektowanie, budowę i utrzymanie nowoczesnej platformy AI w branży ubezpieczeniowej. Osoba na tym stanowisku będzie pracować na styku zespołów Data Science oraz IT Operations, zapewniając skalowalne, bezpieczne i wydajne środowisko dla modeli Machine Learning i GenAI.
Zakres Projektu
- Projektowanie i rozwój platformy MLOps/LLMOps w oparciu o Azure (Azure ML, AKS)
- Budowa i automatyzacja pipeline'ów CI/CD/CT dla modeli ML (w tym wersjonowanie danych i modeli)
- Konteneryzacja i wdrażanie modeli z użyciem Docker i Kubernetes (AKS, Helm)
- Zapewnienie monitoringu modeli (data/model drift), observability oraz wysokiej dostępności
- Wdrażanie rozwiązań zgodnych z regulacjami (AI Act: audytowalność, lineage, bezpieczeństwo)
- Optymalizacja kosztów i wydajności infrastruktury oraz inferencji modeli
Profile / Requirements
- Min. 3 lata doświadczenia w DevOps / MLOps / Software Engineering (w tym ML na produkcji)
- Bardzo dobra znajomość Docker, Kubernetes oraz chmury (Azure lub AWS/GCP)
- Doświadczenie w CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions lub Jenkins)
- Znajomość Python oraz skryptowania (Bash/Shell)
- Praktyka z narzędziami MLOps (MLflow, Kubeflow lub odpowiedniki)
- Doświadczenie z Infrastructure as Code (Terraform, Bicep lub Ansible)
Nice To Have
- Certyfikaty Azure (AZ-400, AI-102)
- Doświadczenie z LLM / RAG
- Znajomość Prometheus, Grafana, Azure Monitor
- Wiedza o sieciach w chmurze hybrydowej oraz bazach wektorowych
AO4222