Czym będziesz się zajmować? Wymagania:Udokumentowane doświadczenie w wdrażaniu i monitorowaniu modeli machine learning w środowiskach produkcyjnych,Minimum 5 lat doświadczenia w pracy z Dockerem, Kubernetesem, Helm i pipeline'ami CI/CD,Co najmniej 5 lat pracy z narzędziami do monitorowania, takimi jak Prometheus, Thanos czy Grafana,Znajomość narzędzi do monitorowania modeli, takich jak Arize, *Evidently AI czy Alibi Detect,Doświadczenie w przeprowadzaniu testów A/B oraz pracy z oprogramowaniem typu service mesh (np. Istio),Biegłość w korzystaniu z platform takich jak Kubeflow czy OpenDataHub do wdrażania i zarządzania modelami,Bardzo dobra znajomość zagadnień związanych z monitorowaniem infrastruktury i najlepszymi praktykami w tym zakresie,Świetne umiejętności rozwiązywania problemów i diagnozowania złożonych zagadnień technicznych,Doświadczenie w pracy z platformami chmurowymi (AWS LUB Google Cloud Platform LUB Azure),Znajomość języków skryptowych i automatyzacji (np. Bash, Python).Znajomość j. angielskiego pozwalającą na swobodną komunikację zarówno w mowie jak i w piśmie

Kogo poszukujemy? Obowiązki:Wdrażanie modeli machine learning LLM do środowisk produkcyjnych,Monitorowanie działania modeli i ich wydajności w czasie rzeczywistym,Tworzenie i utrzymywanie pipeline'ów CI/CD,Konfiguracja i zarządzanie kontenerami Docker oraz klastrami Kubernetes,Ustawianie i rozwijanie monitoringu systemów przy użyciu narzędzi takich jak Prometheus, Thanos, Grafana,Implementacja testów A/B oraz integracja z service mesh (np. Istio),Praca z platformami do zarządzania modelami, takimi jak Kubeflow i OpenDataHub,Automatyzacja zadań za pomocą skryptów (np. Bash, Python),Rozwiązywanie problemów technicznych i optymalizacja działania systemów,Współpraca z zespołami Data Science, DevOps i inżynierii w celu zapewnienia stabilności wdrożeń.Oferujemy:płatny urlopPracę w środowisku międzynarodowym - stały - całość pracy w środowisku anglojęzycznym