We use technical cookies and visit statistics: Yandex Metrica and Zorky's own de-identified visit log (cookie zk_aid). We never collect form contents, search text or full IP addresses, and never sell data. Opt out with the button below, or with Global Privacy Control or Do Not Track in your browser. More about cookies and statistics.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← All jobs

MLOps Engineer

midhybridWarszawa, PLScore 60/1001w ago
Market insights
📊 DevOps / SRE: salaries and demand on the market
Stack
DockerKubernetesAzureCI/CDPythonShellTerraformaksansibleawsazureci/cd
Show company and link
Free. Sign in with email.
Apply
Upload your CV — we will connect you with the employer directly through our pool.
Send your CV →
Description
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 ubezpieczeniowej Projektowanie 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 Training Przygotowywanie 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 AI Wsparcie 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 produkcji Zaawansowana zna
Full description, company and the link to apply — after you sign in. Sign in
Employer contacts (email/phone/telegram) are hidden from the public preview — send your CV, and we will connect you directly.
Urgent question? Message @termdocs