Senior MLOps / LLMOps Engineer

Kim jest H2B Group?

Jesteśmy firmą konsultingową, która pomaga klientom w automatyzacji procesów biznesowych przy pomocy AI, a specjalistom IT rozwijać karierę w modelu B2B. Oferujemy projekty z branż takich jak fintech, medtech, edutech czy automatyka przemysłowa. Dzięki ścisłej współpracy wspieramy rozwój naszych klientów poprzez dostarczanie szybkich i mierzalnych efektów, jednocześnie zapewniając specjalistom IT możliwości rozwoju kariery i zdobywania cennego doświadczenia.

Dlaczego warto z nami współpracować?

✨ Elastyczność – Wybierasz projekty dopasowane do swoich umiejętności i zainteresowań, z możliwością zmiany w ramach naszej firmy lub grupy Euvic, której jesteśmy częścią.

💡 Przejrzystość – Masz jasne zasady współpracy i pełną transparentność wynagrodzenia oraz warunków.

🚀 Szybkość działania – Dzięki naszej efektywności szybko znajdziesz lub zmienisz projekt, który idealnie odpowiada Twoim kompetencjom.

🌟 Możliwość rozwoju – Pracujesz przy innowacyjnych projektach, rozwijając kluczowe kompetencje i zdobywając cenne doświadczenie.

Do projektu naszego klienta poszukujemy osoby na stanowisko Senior MLOps / LLMOps Engineer

Senior MLOps / LLMOps Engineer

Location: Remote Industry: Gaming / AI Platform Engineering

O firmie

Nasz klient to jeden z największych operatorów gier i zakładów w Europie, znany z silnego zaplecza technologicznego oraz innowacyjnego podejścia do rozwoju produktów. Działamy w kilkunastu regulowanych rynkach, zatrudniając ponad 5 000 osób. Tworzymy nowoczesne, bezpieczne i odpowiedzialne środowisko rozrywki – a jednocześnie stawiamy na AI-first transformation, skalując wykorzystanie LLM-ów i platform ML w całej organizacji.

Jeśli napędzają Cię innowacje i chcesz budować infrastrukturę, która realnie zmienia sposób pracy tysięcy użytkowników – to miejsce dla Ciebie.

Opis roli

Jako Senior MLOps/LLMOps Engineer będziesz kluczową osobą odpowiedzialną za budowę i skalowanie platform AI/ML – od infrastruktury Kubernetes/EKS, przez CI/CD i IaC, aż po wdrażanie i obserwowalność dużych modeli językowych (GPT, Claude). To rola łącząca DevOps, MLOps i najnowsze technologie LLM, z ogromnym wpływem na całą organizację.

Będziesz współpracować z Data Science, ML Engineering, Platform Engineering oraz zespołami produktowymi, tworząc self-serve środowiska, które przyspieszą time-to-production z tygodni do dni.

Twoje zadania

Platforma i infrastruktura

• Zarządzanie i rozwój ML/LLM infrastruktury opartej o Kubernetes/EKS (CPU/GPU)

• Współpraca z zespołami platformowymi w AWS/Azure

• Budowanie GitOps pipelines (GitLab CI, Jenkins, ArgoCD, Helm, FluxCD)

• Wdrażanie aplikacji LLM z uwzględnieniem bezpieczeństwa, konfiguracji środowisk i skalowalności

LLMOps

• Wdrażanie, skalowanie i optymalizacja modeli LLM (GPT, Claude) na AWS Bedrock / AI Foundry

• Obsługa Argo Workflows jako platformy batch/compute

• AI observability – monitorowanie jakości, driftu oraz kosztów

CI/CD i IaC

• Budowa stabilnych pipeline'ów CI/CD dla ML/LLM

• IaC w Terraform, CloudFormation, Helm

• Zarządzanie kontenerami, sekretami, autoryzacją

Monitoring i reliability

• Pełny stack observability: Prometheus, Grafana, Splunk, CloudWatch, ELK

• Reagowanie na alerty, troubleshooting, optymalizacja kosztów

Data Platform & DX

• Utrzymanie data platformy opartej o Apache Iceberg

• Budowa niezawodnych pipeline’ów (idempotency, retries, reproducibility)

• Tworzenie API/CLI/UX, które wspierają self-service dla inżynierów i data scientists

Architektura i bezpieczeństwo

• Projektowanie skalowalnych i zgodnych z regulacjami architektur ML

• FinOps: kosztorysowanie, atribucja, optymalizacja

• Udział w procesach bezpieczeństwa i governance

Wymagane doświadczenie

• 8+ lat w DevOps / Platform / SRE, w tym 2+ lata w MLOps/LLMOps

• Bardzo dobra znajomość AWS (Bedrock, S3, EKS, IAM, Lambda itd.)

• Doświadczenie z Kubernetes/EKS (GPU, autoscaling, multi-tenancy)

• GitOps + orkiestracja: Docker, ArgoCD, FluxCD, Jenkins, GitLab CI

• Praktyka z wdrażaniem i optymalizacją LLM

• Silne umiejętności w Pythonie (FastAPI/Django, boto3, Pandas/NumPy)

• znajomość ML frameworków: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch

• IaC: Terraform, CloudFormation, Helm

• Monitoring: Prometheus/Grafana, Splunk, Datadog, OTel

• Bardzo dobre zrozumienie sieci, bezpieczeństwa i Linux

Nice to Have

• Doświadczenie z Dask/Spark/Ray

• Triton, TorchServe

• MLflow, Weights & Biases, Kubeflow

• Multi-cloud / multi-region

• LakeFS, Iceberg, Delta

• DBT, Airflow/Prefect

• Snowflake

• Znajomość Responsible AI i governance

Dlaczego warto?

• Praca z najnowszymi technologiami AI/ML w dużej skali

• Realny wpływ na architekturę i strategię platformy

• Wysoka widoczność roli i techniczne leadership

• Środowisko eksperckie + ciągłe możliwości nauki

• Praca Zdalna – rozumiemy, że kariera to maraton, nie sprint