MLOps Engineer

Szukamy doświadczonego MLOps Engineera, który wzmocni zespół odpowiedzialny za budowę skalowalnych, stabilnych i w pełni zautomatyzowanych środowisk ML w Azure. Jeśli lubisz łączyć inżynierię danych, automatyzację, DevOps i architekturę modeli — ta rola będzie dla Ciebie świetnym miejscem.

🧩 Zakres obowiązków

• Projektowanie i wdrażanie end-to-end pipeline’ów MLOps w Azure z użyciem: Azure ML, AKS, ACR, Azure Data Lake.

• Konteneryzacja i orkiestracja obciążeń ML z wykorzystaniem Dockera i Kubernetes, budowanie skalowalnych i odpornych środowisk.

• Automatyzacja trenowania, walidacji i wdrażania modeli poprzez pipeline’y CI/CD zintegrowane z Git oraz narzędziami orkiestracji (Airflow, MLflow, Kubeflow).

• Zarządzanie wersjami modeli, historią eksperymentów oraz rejestrem modeli (Azure ML Model Registry lub odpowiedniki).

• Wdrażanie monitoringu i alertów dotyczących model driftu, jakości danych i wydajności inferencji.

• Tworzenie i utrzymanie infrastruktury jako kodu (IaC) z użyciem Terraform, Bicep lub ARM Templates.

• Stosowanie najlepszych praktyk bezpieczeństwa i compliance w zakresie modeli, API oraz danych.

🎯 Idealny kandydat

• Bardzo dobra znajomość Azure ML, AKS, Docker, Kubernetes, orkiestracja i środowiska produkcyjne ML.

• Doświadczenie w budowaniu pipeline’ów ML, CI/CD, integracji z MLflow / Kubeflow.

• Znajomość IaC: Terraform / Bicep / ARM.

• Silny mindset inżynieryjny, nacisk na automatyzację, powtarzalność i jakość.

• Rozumienie praktyk MLOps: lifecycle modeli, versioning, monitoring, drift detection.

✨ Co oferujemy

• Realny wpływ na architekturę środowiska ML.

• Najnowszy stack technologiczny oparty o Azure.

• Stabilną współpracę i długoterminowy projekt.

• Zwinny, merytoryczny zespół, szybkie procesy decyzyjne.

• Wsparcie zespołu TQLO na każdym etapie współpracy.

TQLO Sp. z o.o. — KRAZ 33580