Cloud Engineer/MLOps Developer

🏢 Summary: The role focuses on building and evolving core platform services to support engineering teams, emphasizing scalable cloud-native solutions, developer experience, and automation. It involves designing shared services, advancing CI/CD and Infrastructure as Code practices, and integrating AI-powered tools and LLM-based solutions. The position also promotes DevOps and SRE standards to ensure reliability and operational excellence in production environments. 🗂️ Requirements: 8+ years of experience delivering production-grade software solutions, Strong proficiency in Python, Experience with Kubernetes and containerized environments, Experience with distributed systems, Knowledge of REST and gRPC service development, Experience with cloud-native architectures, Hands-on experience with Infrastructure as Code tools, Familiarity with AI tooling and LLM-based applications, Ability to support production systems and incident response 📃 Skills: Python, Kubernetes, Docker, REST, gRPC, Terraform, CI/CD, LLM, AI, DevOps, SRE, Cloud, Automation 🏢 Description: We are looking for a Senior Platform Engineer to help build and evolve the core technology platforms that support our engineering organization. This role focuses on developing scalable software solutions, improving developer experience, and driving cloud-native engineering practices across the business. Working closely with engineering, cloud, and operations teams, you will contribute to platform architecture, automation initiatives, and the adoption of modern development and reliability practices. Key Responsibilities • Design and maintain shared platform services and engineering tools used across multiple teams. • Develop and enhance internal platforms, including authentication, developer tooling, and infrastructure services. • Build AI-powered solutions leveraging LLMs, intelligent agents, and automation technologies. • Contribute to engineering standards, architectural guidelines, and reusable frameworks. • Improve software delivery through CI/CD, automation, and Infrastructure as Code. • Promote DevOps and SRE practices, including observability, monitoring, and operational excellence. • Support production systems through incident response and reliability improvements. Required Qualifications • 8+ years of experience delivering software solutions in production environments. • Strong programming skills in Python; experience in other languages like Java, C#, C++, Go or others, nice to have • Experience with Kubernetes, containers, and distributed systems. • Knowledge of REST and gRPC service development. • Experience with solution architecture and cloud-native technologies. • Familiarity with AI tooling, agent-based frameworks, and LLM-powered applications. • Hands-on experience with Infrastructure as Code tools such as Terraform. • Strong communication and technical documentation skills.

🏢 Summary: Long-term B2B contract for an MLOps/LLMOps Engineer to design and build a scalable AI/LLM platform in Azure and Kubernetes environments. The role focuses on automating ML lifecycle processes, managing production-grade ML systems, and ensuring observability and compliance with AI regulations. Hybrid work model with at least one day per week onsite in Warsaw. 🗂️ Requirements: Minimum 3 years of commercial experience in DevOps, MLOps or ML production engineering, Strong knowledge of Kubernetes and Docker including cluster management and Helm charts, Experience with public cloud Azure or GCP or AWS, Experience in Python scripting, Experience in Bash or Shell scripting, Experience with ML lifecycle management tools such as MLflow or Kubeflow, Experience with Infrastructure as Code tools such as Terraform or Bicep or Ansible, Ability to provide services from Poland 📃 Skills: Azure, AzureML, AKS, Kubernetes, Docker, Helm, Python, Bash, MLflow, Kubeflow, Terraform, Bicep, Ansible, GCP, AWS, DVC, CICD 🏢 Description: MLOps / LLMOps Engineer (Azure & Kubernetes) Dla naszego klienta – lidera sektora ubezpieczeń, który rewolucjonizuje swoje usługi za pomocą AI – szukamy inżyniera gotowego wziąć na klatę budowę nowoczesnej platformy LLMOps pod najnowsze wymogi AI Act. Jeśli automatyzację stawiasz na pierwszym miejscu, a środowiska produkcyjne z modelami ML to Twój chleb powszedni – czytaj dalej! ⚡ Kluczowe informacje: Forma współpracy: Kontrakt B2B, Długofalowy Model pracy: Hybryda (Warszawa, Wola, blisko komunikacji miejskiej – min. 1 dzień w tygodniu w biurze) 🛠️ Twój codzienny stack & wyzwania: Infrastruktura AI/LLM: Projektowanie i budowa skalowalnych środowisk w oparciu o Azure Machine Learning, Azure AI Foundry oraz Kubernetes (AKS). Automatyzacja (CI/CD/CT): Wdrażanie potoków dla ML, wersjonowanie danych i modeli (DVC, MLflow) oraz Continuous Training. Observability: Monitoring modeli pod kątem Data Drift/Model Drift na produkcji. Architektura: Konteneryzacja (Docker), zarządzanie klastrami (Helm) oraz praca na styku systemów chmurowych i on-premise. 🎯 Czego oczekujemy? (Must Have): Min. 3 lata komercyjnego doświadczenia w obszarze DevOps, MLOps lub inżynierii oprogramowania z modelami ML na produkcji Bardzo dobrej znajomości Kubernetes & Docker (zarządzanie klastrami, Helm charts). Doświadczenia z chmurą publiczną (głęboki Azure lub GCP/AWS, jeśli chcesz szybko wejść w Azure). Praktyki w pisaniu skryptów w Python oraz Bash/Shell. Znajomości narzędzi do zarządzania cyklem życia modeli (np. MLflow , Kubeflow) oraz podejścia Infrastructure as Code (Terraform, Bicep lub Ansible). Świadczenia usług z terytorium Polski. ⭐ Mile widziane (Nice to Have): Doświadczenie we wdrażaniu modeli LLM i architektur RAG . Znajomość baz wektorowych (np. Azure AI Search) oraz narzędzi do monitoringu (Prometheus, Grafana). Certyfikaty: Azure DevOps Engineer Expert (AZ-400) lub Azure AI Engineer (AI-102). Oferujemy: Preferencyjne pakiety do wykupienia na Multisport i Luxmed. Współpracę w ramach kontraktu B2B. 👋 Brzmi jak Twój kolejny krok zawodowy? Aplikuj!

🏢 Summary: B2B role for an MLOps/LLMOps Engineer to design and build a scalable LLM platform on Azure and Kubernetes, ensuring automated CI/CD/CT pipelines and production-grade ML model operations. The position focuses on AI infrastructure, model lifecycle management, observability, and hybrid cloud/on-prem integration. Hybrid work model with long-term cooperation. 🗂️ Requirements: Minimum 3 years of commercial experience in DevOps, MLOps or ML engineering in production environments, Strong hands-on experience with Kubernetes and Docker, including cluster management and Helm, Experience with public cloud (Azure preferred, or GCP/AWS with readiness to work on Azure), Proficiency in Python and Bash/Shell scripting, Experience with ML lifecycle tools such as MLflow or Kubeflow, Experience with Infrastructure as Code tools (Terraform, Bicep or Ansible), Ability to provide services from Poland 📃 Skills: Azure, AzureML, AKS, Kubernetes, Docker, Helm, Python, Bash, MLflow, Kubeflow, Terraform, Bicep, Ansible, DVC, Prometheus, Grafana, GCP, AWS 🏢 Description: MLOps / LLMOps Engineer (Azure & Kubernetes) Dla naszego klienta – lidera sektora ubezpieczeń, który rewolucjonizuje swoje usługi za pomocą AI – szukamy inżyniera gotowego wziąć na klatę budowę nowoczesnej platformy LLMOps pod najnowsze wymogi AI Act. Jeśli automatyzację stawiasz na pierwszym miejscu, a środowiska produkcyjne z modelami ML to Twój chleb powszedni – czytaj dalej! ⚡ Kluczowe informacje: Forma współpracy: Kontrakt B2B, Długofalowy Model pracy: Hybryda (Warszawa, Wola, blisko komunikacji miejskiej – min. 1 dzień w tygodniu w biurze) 🛠️ Twój codzienny stack & wyzwania: Infrastruktura AI/LLM: Projektowanie i budowa skalowalnych środowisk w oparciu o Azure Machine Learning, Azure AI Foundry oraz Kubernetes (AKS). Automatyzacja (CI/CD/CT): Wdrażanie potoków dla ML, wersjonowanie danych i modeli (DVC, MLflow) oraz Continuous Training. Observability: Monitoring modeli pod kątem Data Drift/Model Drift na produkcji. Architektura: Konteneryzacja (Docker), zarządzanie klastrami (Helm) oraz praca na styku systemów chmurowych i on-premise. 🎯 Czego oczekujemy? (Must Have): Min. 3 lata komercyjnego doświadczenia w obszarze DevOps, MLOps lub inżynierii oprogramowania z modelami ML na produkcji Bardzo dobrej znajomości Kubernetes & Docker (zarządzanie klastrami, Helm charts). Doświadczenia z chmurą publiczną (głęboki Azure lub GCP/AWS, jeśli chcesz szybko wejść w Azure). Praktyki w pisaniu skryptów w Python oraz Bash/Shell. Znajomości narzędzi do zarządzania cyklem życia modeli (np. MLflow , Kubeflow) oraz podejścia Infrastructure as Code (Terraform, Bicep lub Ansible). Świadczenia usług z terytorium Polski. ⭐ Mile widziane (Nice to Have): Doświadczenie we wdrażaniu modeli LLM i architektur RAG . Znajomość baz wektorowych (np. Azure AI Search) oraz narzędzi do monitoringu (Prometheus, Grafana). Certyfikaty: Azure DevOps Engineer Expert (AZ-400) lub Azure AI Engineer (AI-102). Oferujemy: Preferencyjne pakiety do wykupienia na Multisport i Luxmed. Współpracę w ramach kontraktu B2B. 👋 Brzmi jak Twój kolejny krok zawodowy? Aplikuj!

🏢 Summary: The role involves designing, developing, and deploying AI and LLM-based solutions in a cloud environment, with a focus on building and enhancing Data, Analytics, MLOps, and LLMOps platforms. The position covers full lifecycle management of machine learning and language models, including deployment, monitoring, and optimization. The engineer will contribute to data architecture and distributed systems supporting AI-driven products. 🗂️ Requirements: Experience as LLM Engineer or similar AI/Data role, Around 3 years of experience with Python, Experience building Data, Analytics, MLOps or LLMOps platforms in cloud environments, Experience with Azure cloud, Knowledge of full ML model lifecycle management in cloud, Experience with Big Data open-source tools: Kafka, Airflow, Presto, Spark, Experience in database design and data modeling, Experience working with distributed systems 📃 Skills: Python, Azure, LLM, AI, MLOps, LLMOps, Kafka, Airflow, Presto, Spark, SQL, BigData 🏢 Description: Dla naszego klienta, innowacyjnej firmy z branży ubezpieczeniowej, poszukujemy : AI / LLM Engineera Zakres obowiązków: Projektowanie, rozwój i wdrażanie rozwiązań opartych o LLM oraz technologie AI w środowisku chmurowym, Tworzenie i rozwój komponentów wspierających budowę nowoczesnych platform Data / Analytics / MLOps / LLMOps, Zarządzanie cyklem życia modeli machine learningowych i rozwiązań opartych o modele językowe, w tym ich wdrażaniem, monitorowaniem i optymalizacją, Współpraca przy budowie i doskonaleniu procesów automatyzujących rozwój, testowanie i utrzymanie rozwiązań AI, Współpraca z zespołami Data, Analytics oraz IT w celu zapewnienia spójności architektury i wysokiej jakości dostarczanych rozwiązań, Udział w projektowaniu architektury danych i rozwiązań rozproszonych wspierających rozwój produktów opartych o AI. Wymagania Doświadczenie na stanowisku LLM Engineer lub w zbliżonej roli z obszaru danych i AI, Około 3 lata doświadczenia z Pythonem, Doświadczenie w tworzeniu i rozwijaniu platform z obszaru Data, Analytics, MLOps lub LLMOps w środowisku chmurowym, preferencyjnie Azure, Znajomość zagadnień związanych z pełnym cyklem życia modeli machine learningowych, w tym ich wdrażaniem, utrzymaniem oraz monitoringiem w środowisku chmurowym, Doświadczenie w pracy z narzędziami open source wykorzystywanymi w ekosystemie Big Data, takimi jak Kafka, Airflow, Presto, Spark, Doświadczenie w projektowaniu baz danych, modelowaniu danych oraz pracy z systemami rozproszonymi, Samodzielność, inicjatywa oraz umiejętność efektywnej pracy w zespole. Pracodawca oferuje: Zatrudnienie w oparciu o umowę o pracę lub B2B, Atrakcyjne wynagrodzenie, Pracę w trybie hybrydowym lub zdalnym, Elastyczne godziny rozpoczęcia pracy, Pracę w zespole rozwijającym innowacje cyfrowe w obszarze ubezpieczeń, Realną autonomię i wpływ na kierunek rozwoju platformy oraz rozwiązań biznesowych, Dostęp do nowoczesnych narzędzi i rozwiązań cloud-native, Obszerny pakiet benefitów pozapłacowych: prywatna opieka medyczna, karta sportowa, dofinansowanie do szkoleń/studiów/kursów językowych, Zniżki na produkty własne.

🏢 Summary: Senior Cloud Engineer role focused on designing and implementing scalable, secure AWS infrastructure for an IoT and machine learning project processing telemetry data. The position involves infrastructure as code, container orchestration, CI/CD automation, and cloud security management. The engineer will manage EKS/ECS environments and ensure high availability, scalability, and compliance with security best practices. 🗂️ Requirements: Minimum 5 years experience as Cloud Engineer or DevOps, Higher education in Computer Science or related field or equivalent experience, English level B2 or higher, Strong knowledge of AWS services and architecture, Proficiency in Terraform and AWS CloudFormation or AWS CDK, Experience with Kubernetes and Amazon ECS, Experience building CI/CD pipelines with Jenkins and GitHub Actions, Scripting skills in Python or Bash or Nodejs, Knowledge of infrastructure security best practices, Experience managing and troubleshooting EKS and ECS environments 📃 Skills: AWS, Terraform, CloudFormation, CDK, Kubernetes, ECS, EKS, Jenkins, GitHub, Python, Bash, Nodejs, Kinesis, Glue, EMR, Redshift, Athena, Sagemaker, EventBridge, RDS, Aurora, PostgreSQL, S3, Iceberg, Parquet, Flink, Datadog, Domo, OvalEdge, OpsGenie, Java, Scala, Kotlin, Docker, Argo 🏢 Description: Poszukujemy Senior Cloud Engineera, który wesprze projekt łączący technologię IoT, uczenie maszynowe i dane telemetryczne dla rozwoju przyszłościowych, inteligentnych rozwiązań dla całego świata. Obowiązki: Zaprojektowanie i wdrożenie infrastruktury AWS oraz środowisk kontenerowych prowadzące do zwiększenia dostępności i skalowalności. Rozwój i utrzymanie infrastruktury przy użyciu Terraform, CloudFormation i AWS CDK. Monitoring infrastruktury. Tworzenie i utrzymanie CI/CD korzystając zarówno z Jenkins, jak i GitHub Actions. Utrzymanie bezpiecznych środowisk kontenerowych. Skuteczne wdrażanie najlepszych praktyk w zakresie bezpieczeństwa, prowadzące do bezpiecznego środowiska infrastrukturalnego. Zarządzanie środowiskami Amazon EKS i Amazon ECS, w tym wdrażanie, skalowanie i rozwiązywanie problemów. Wdrażanie zasad bezpieczeństwa, aby zapewnić zgodność z najlepszymi praktykami. Przeprowadzanie regularnych audytów bezpieczeństwa i oceny podatności. Reagowanie na incydenty związane z bezpieczeństwem i naprawianie ich. Współpraca z zespołami i prowadzenie dokumentacji. Wymagania: Minimum 5 lat doświadczenia na stanowisku Cloud Engineera, DevOps lub innym podobnym stanowisku. Wykształcenie wyższe (min. licencjat z informatyki (lub inny kierunek pokrewny) lub równoważne doświadczenie zawodowe). Język angielski na poziomie min. B2 (zespół międzynarodowy) Znajomość usług i rozwiązań AWS. Biegła znajomość Terraform, AWS CloudFormation i/lub AWS CDK. Doświadczenie w Kubernetes i Amazon ECS. Praktyczne doświadczenie w automatyzacji CI/CD przy użyciu technologii takich jak Jenkins i GitHub Actions. Umiejętność pisania skryptów (np. Python, Bash, Nodejs) i znajomość narzędzi do automatyzacji. Znajomość najlepszych praktyk w zakresie bezpieczeństwa infrastruktury. Doskonałe umiejętności rozwiązywania problemów i współpracy. Certyfikaty AWS i Kubernetes będą dodatkowym atutem. Mile widziana znajomość: systemów kontroli wersji (BitBucket, GitHub, GitLab). Mile widziane doświadczenie z Docker, Kubernetes i Argo Tech Stack: AWS: Kinesis, Glue ETL, EMR, Redshift, Athena, Sagemaker, EventBridge, EKS, RDS Aurora, PostgreSQL AWS S3 + Iceberg + Paruqet Flink Datadog Domo BI OvalEdge OpsGenie GitHub & GitHub Actions Python, Java, Scala, Kotlin

🏢 Summary: Offer for an experienced DevOps Engineer to design, automate and maintain large-scale hybrid cloud infrastructure using modern DevOps tools. The role focuses on CI/CD automation, Kubernetes orchestration, infrastructure as code and system monitoring. You will ensure high availability, performance and reliability in a complex project environment. 🗂️ Requirements: 3–5 years of DevOps experience, Strong knowledge of Kubernetes, Strong knowledge of Helm, Experience with GitLab and CI/CD pipelines, Strong Linux knowledge, Knowledge of networking, Experience with Prometheus and Grafana, Experience with ELK stack, Practical experience with Python, Knowledge of PostgreSQL, Experience with Terraform, Experience with AWS infrastructure 📃 Skills: Kubernetes, Helm, GitLab, CICD, Linux, Networking, Prometheus, Grafana, ELK, Python, Django, PostgreSQL, Terraform, AWS 🏢 Description: Do naszego zespołu poszukujemy doświadczonego DevOps Engineera, który dołączy do realizacji złożonego, wymagającego projektu o dużej skali. Jeśli lubisz pracę z nowoczesnym stackiem technologicznym, automatyzację procesów i rozwiązywanie realnych problemów infrastrukturalnych - zapraszamy! Zakres obowiązków: projektowanie, rozwój i utrzymanie infrastruktury w środowisku chmurowym (hybrydowym); automatyzacja procesów CI/CD oraz rozwój pipeline’ów; zarządzanie i orkiestracja środowisk kontenerowych (Kubernetes, Helm); monitorowanie i optymalizacja systemów (Prometheus, Grafana, ELK); współpraca z zespołami developerskimi przy wdrażaniu i utrzymaniu aplikacji; diagnozowanie problemów wydajnościowych i zapewnienie wysokiej dostępności systemów. Wymagania: 3–5 lat doświadczenia na stanowisku DevOps lub pokrewnym; bardzo dobra znajomość Kubernetes oraz Helm; doświadczenie z GitLab i GitLab CI/CD; solidna znajomość systemów Linux oraz zagadnień sieciowych; praktyczne doświadczenie z narzędziami monitoringu (Prometheus, Grafana) oraz ELK Stack; umiejętność pracy z Pythonem (mile widziane Django); znajomość baz danych PostgreSQL; doświadczenie z Terraform oraz infrastrukturą w AWS; umiejętność pracy w złożonym środowisku projektowym. Oferujemy: udział w ambitnym i technicznie wymagającym projekcie; dużą samodzielność i realny wpływ na architekturę systemu; bardzo elastyczny model współpracy - możliwa praca od 0,5 etatu do pełnego zaangażowania, w zależności od miesiąca i aktualnych potrzeb projektu; elastyczną formę współpracy; możliwość pracy z nowoczesnym stackiem technologicznym; przyjazną atmosferę i wsparcie zespołu. Proces rekrutacji: Przegląd zgłoszeń. 10-minutowy video screening na Google Meet z wybranymi kandydatami - zamiast screeningu telefonicznego wolimy tę formę, bo wierzymy, że wtedy możemy lepiej poczuć, czy do siebie pasujemy! Rozmowa z Liderką teamu oraz krótki test kompetencji logicznych.

🏢 Summary: The offer is for an MLOps / AI Engineer to design, implement and maintain AI/ML solutions for banking and financial sector projects. The role focuses on building MLOps environments, automating training and deployment processes, and managing cloud-based AI infrastructure in production. You will support the full lifecycle of ML models, including monitoring and optimization in production environments. 🗂️ Requirements: 3–4 years of experience as MLOps Engineer, AI Engineer, Machine Learning Engineer or similar, Strong knowledge of Python, Experience building and maintaining ML solutions in production environments, Experience with Docker and containerization, Experience with AWS, Azure or Google Cloud Platform, Knowledge of CI/CD and deployment automation, Experience working with Git, Knowledge of AI/ML model monitoring in production 📃 Skills: Python, Docker, AWS, Azure, GCP, CICD, Git, MLOps, MachineLearning, Monitoring, Cloud 🏢 Description: O projekcie Poszukujemy MLOps / AI Engineera do realizacji innowacyjnych projektów dla sektora bankowego i finansowego. Osoba na tym stanowisku będzie odpowiedzialna za projektowanie, wdrażanie oraz utrzymanie rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe oraz nowoczesne platformy danych. Będziesz współpracować z zespołami Data Science, Data Engineering i DevOps, wspierając cały cykl życia modeli AI – od budowy środowisk treningowych po wdrożenie modeli na środowiska produkcyjne. Twój zakres obowiązków Projektowanie i rozwój środowisk MLOps wspierających wdrażanie modeli AI/ML Automatyzacja procesów trenowania, testowania oraz wdrażania modeli Budowa i utrzymanie pipeline'ów ML oraz Data Pipelines Monitorowanie jakości, wydajności i stabilności modeli produkcyjnych Współpraca z Data Scientistami oraz zespołami developerskimi Implementacja rozwiązań opartych o Generative AI i Large Language Models (LLM) Zarządzanie infrastrukturą chmurową wspierającą rozwiązania AI Tworzenie dokumentacji technicznej oraz dobrych praktyk w zakresie AI Engineering Optymalizacja kosztów i wydajności środowisk AI/ML Nasze wymagania Minimum 3–4 lata doświadczenia na stanowisku MLOps Engineer, AI Engineer, Machine Learning Engineer lub pokrewnym Bardzo dobra znajomość Python Doświadczenie w budowie i utrzymaniu rozwiązań Machine Learning w środowiskach produkcyjnych Znajomość Docker oraz konteneryzacji aplikacji Doświadczenie z platformami chmurowymi AWS, Azure lub Google Cloud Platform Znajomość CI/CD oraz automatyzacji procesów wdrożeniowych Doświadczenie w pracy z Git Znajomość zagadnień związanych z monitoringiem modeli AI Umiejętność współpracy z zespołami Data Science i Engineering Znajomość języka angielskiego na poziomie B2–C1 Mile widziane Doświadczenie z MLflow Znajomość Apache Airflow Doświadczenie z Kubernetes Praktyczna znajomość PyTorch lub TensorFlow Doświadczenie z Large Language Models (LLM) Znajomość frameworków takich jak LangChain, LangGraph lub LlamaIndex Doświadczenie z bazami wektorowymi (Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant) Znajomość rozwiązań RAG (Retrieval-Augmented Generation) Doświadczenie w projektach Generative AI Znajomość Apache Kafka Doświadczenie w sektorze bankowym lub finansowym Oferujemy Udział w nowoczesnych projektach związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym Możliwość pracy zdalnej lub hybrydowej Elastyczne godziny pracy Stabilną współpracę przy długoterminowych projektach Możliwość rozwoju kompetencji w obszarze AI, MLOps i Generative AI Pracę z najnowszymi technologiami chmurowymi i rozwiązaniami AI Współpracę z ekspertami Data Science, AI oraz Cloud Engineering Realny wpływ na rozwój innowacyjnych produktów i usług Atrakcyjne wynagrodzenie adekwatne do doświadczenia i kompetencji Jeżeli chcesz rozwijać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, wdrażać modele ML na skalę produkcyjną oraz uczestniczyć w projektach wykorzystujących Generative AI i LLM – zapraszamy do aplikowania.

🏢 Summary: Senior Cloud/Platform Engineer role within a Cloud Centre of Excellence focused on designing, documenting, and deploying infrastructure stacks using Cycloid. The position involves building and evolving internal developer platforms and delivering scalable cloud solutions in collaboration with EU sovereign cloud providers. The role requires strong expertise in Infrastructure as Code and secure, enterprise-grade cloud environments. 🗂️ Requirements: 10+ years of experience in cloud/platform engineering (AWS or Azure), Hands-on experience with Cycloid (minimum 6 months), Strong expertise in Terraform and Infrastructure as Code, Experience with at least one EU sovereign cloud provider (Clever Cloud, STACKIT, Scaleway, or S3NS), Experience designing and delivering scalable cloud platforms, Master’s degree or Bachelor’s degree with additional relevant experience, English proficiency minimum B2 level, EU/EEA citizenship 📃 Skills: AWS, Azure, Terraform, Cycloid, CleverCloud, STACKIT, Scaleway, S3NS, IaC 🏢 Description: We are looking for a Senior Cloud/Platform Engineer (m/f/n) to join our client’s team. Context: You will join a Cloud Centre of Excellence (CCoE) team responsible for designing, documenting, and deploying infrastructure stacks. The role focuses on working with Internal Developer Platforms (Cycloid), delivering infrastructure solutions, and collaborating with sovereign cloud providers within a highly secure environment. Responsibilities: Design, document, and deploy infrastructure stacks using Cycloid (Internal Development Platform). Co-develop and evolve the platform together with the CCoE team, including standard stacks and custom extensions for sovereign cloud services. Work closely with EU sovereign cloud providers (e.g., Clever Cloud, STACKIT, Scaleway, S3NS). Prototype infrastructure solutions and make reusable components available to internal customers. Provide advisory support to engineering teams on cloud provider selection and service architecture. Deliver and configure new cloud accounts and ensure proper onboarding. Coordinate work distribution within the CCoE team and ensure alignment across initiatives. Prepare and deliver regular progress reports. Requirements: 10+ years of experience in cloud/platform engineering (AWS or Azure). Experience with at least one EU sovereign cloud provider (e.g., Clever Cloud, STACKIT, Scaleway, S3NS). Hands-on experience with Cycloid for at least 6 months. Strong expertise in Terraform and Infrastructure as Code. Experience designing and delivering scalable cloud platforms. Ability to work independently with minimal supervision. Strong communication skills in English (B2+), with ability to present technical topics (C1 preferred). Master’s degree or Bachelor’s degree with additional relevant experience. EU/EEA citizenship. Nice to Have: Experience with Oracle Cloud Infrastructure or IBM Cloud. Experience with other Internal Developer Platforms (e.g., Backstage, Humanitec, Port). What we offer: Contract type: B2B with SHIMI. Type of work: 100% remote (within EU only) - occasional visits to the office (Luxembourg or Brussels). Rate: max. 650 EUR/MD. Duration: 220 days/year, long-term engagement (up to 4 years). Start date: ASAP (1–2 weeks from contract signature).

🏢 Summary: Offer for an AI/ML Engineer to design and deploy end-to-end AI solutions in industrial environments, focusing on Computer Vision 2D/3D, sensor data analysis, and Physical AI. The role involves building production-ready models, implementing MLOps practices, and validating solutions with robots, cameras, and sensors. It targets practical AI deployments with real impact on physical systems. 🗂️ Requirements: Higher education in Computer Science, AI/ML, Mathematics, Physics, Robotics or related field, Minimum 2 years of commercial experience in AI/ML, Experience deploying ML models to production environments, Very good knowledge of Python, Experience with Deep Learning frameworks, Experience in Computer Vision 2D/3D, Experience in time-series analysis, Knowledge of Git and Docker, Experience with MLOps tools, Ability to use AI coding assistants, English level B2 or higher 📃 Skills: Python, NumPy, pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, ComputerVision, TimeSeries, Git, Docker, MLflow, DVC, W&B, ONNX, Jetson, ROS, ROS2 🏢 Description: Poszukujemy AI/ML Engineera do rozwijania nowoczesnych rozwiązań z obszaru Computer Vision, analizy danych z czujników oraz Physical AI. Zakres obowiązków: Projektowanie i rozwój end-to-end pipeline'ów AI/ML. Budowa i rozwój modeli Computer Vision 2D/3D (skany 3D, point clouds). Tworzenie modeli time-series do analizy sygnałów z czujników (siła, akcelerometr). Wdrażanie rozwiązań anomaly detection oraz rozpoznawania geometrii detali. MLOps: wersjonowanie, CI/CD, monitoring modeli produkcyjnych. Testowanie rozwiązań na stanowiskach z robotami, kamerami i czujnikami. Współpraca z zespołem technicznym oraz dokumentacja projektowa. Wymagania: Wykształcenie wyższe (informatyka, AI/ML, matematyka, fizyka, automatyka i robotyka lub pokrewne). Minimum 2 lata doświadczenia komercyjnego w AI/ML. Doświadczenie we wdrażaniu modeli do środowiska produkcyjnego. Bardzo dobra znajomość Python (NumPy, pandas, scikit-learn). Deep Learning (PyTorch lub TensorFlow). Computer Vision 2D/3D oraz analiza szeregów czasowych. Znajomość Git, Docker oraz narzędzi MLOps (MLflow, DVC, W&B). Umiejętność pracy z narzędziami AI wspierającymi programowanie (Cursor, Codex, Claude Code). Samodzielność, inicjatywa i nastawienie na praktyczne wdrożenia. Język angielski na poziomie min. B2. Mile widziane: Doświadczenie z point clouds, anomaly detection i DoE. Edge deployment (ONNX, Jetson), ROS/ROS2. Praca z czujnikami force-torque. Doświadczenie w projektach startupowych lub B+R. Znajomość Foundation Models for Robotics (VLA). Publikacje naukowe lub doktorat. Jeśli chcesz rozwijać rozwiązania AI działające w rzeczywistym środowisku przemysłowym i mieć realny wpływ na produkt – zapraszamy do aplikowania.

🏢 Summary: The offer is for an experienced DevOps Engineer to design, implement and maintain cloud infrastructure in AWS, focusing on automation, CI/CD and high availability of production systems. The role involves developing Infrastructure as Code, managing containerized environments and supporting system performance, security and reliability in a financial sector project. 🗂️ Requirements: Minimum 5 years of experience as DevOps Engineer, Cloud Engineer or similar, Strong knowledge of AWS, Hands-on experience with Terraform, Experience with Linux administration, Experience with Docker and Kubernetes, Experience with CI/CD tools such as Jenkins or GitLab CI, Scripting skills in Python or Bash, Very good command of English 📃 Skills: AWS, Terraform, Linux, Docker, Kubernetes, Jenkins, GitLab, Python, Bash, CI/CD, Prometheus, Grafana, ELK 🏢 Description: Nasz Klient to firma z branży finansowej, rozwijająca i utrzymująca nowoczesne rozwiązania technologiczne wspierające kluczowe procesy biznesowe oraz obsługę klientów. Projekt koncentruje się na rozwoju środowisk chmurowych, automatyzacji procesów wdrożeniowych oraz zapewnieniu wysokiej dostępności i bezpieczeństwa systemów wykorzystywanych w organizacji. Szukamy doświadczonej osoby na stanowisko DevOps Engineer, która będzie wspierać rozwój infrastruktury, optymalizację procesów oraz wdrażanie nowoczesnych praktyk w obszarze automatyzacji i utrzymania środowisk. 📍 TRYB PRACY: 100% zdalnie 🧑‍💻 CZYM BĘDZIESZ SIĘ ZAJMOWAĆ? Projektowaniem, wdrażaniem i utrzymywaniem środowisk chmurowych wspierających kluczowe systemy biznesowe Automatyzacją procesów wdrożeniowych oraz rozwijaniem procesów CI/CD Tworzeniem i utrzymywaniem rozwiązań IaC z wykorzystaniem Terraform Zarządzaniem konteneryzacją i orkiestracją aplikacji w środowisku Docker oraz Kubernetes Monitorowaniem wydajności, dostępności i bezpieczeństwa systemów produkcyjnych Współpracą z zespołami developerskimi przy wdrażaniu i optymalizacji rozwiązań chmurowych 🔍 CZEGO OD CIEBIE OCZEKUJEMY? Must have: Minimum 5 lat doświadczenia na stanowisku DevOps Engineer, Cloud Engineer lub pokrewnym Bardzo dobra znajomość AWS Doświadczenie w pracy z Terraform Znajomość Linux oraz zagadnień administracyjnych związanych z utrzymaniem środowisk Doświadczenie z Docker oraz Kubernetes Znajomość narzędzi Jenkins , GitLab CI lub podobnych rozwiązań CI/CD Umiejętność tworzenia skryptów w Python lub Bash Bardzo dobra znajomość języka angielskiego Nice to have: Doświadczenie w sektorze finansowym, bankowym lub ubezpieczeniowym Znajomość rozwiązań monitorujących, takich jak Prometheus , Grafana lub ELK Stack Doświadczenie z rozwiązaniami security i compliance w środowiskach chmurowych Certyfikaty AWS 🤝 DLACZEGO WARTO? 🚀 Realny wpływ na rozwój środowiska chmurowego oraz wdrażane rozwiązania infrastrukturalne 🌍 Współpraca z doświadczonym zespołem specjalistów i architektów 📈 Możliwość zdobywania doświadczenia w obszarze chmury, automatyzacji i nowoczesnych technologii 🛠️ Projekt wykorzystujący rozwiązania oparte o AWS , Terraform , Kubernetes , Prometheus i Grafana Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia! Skontaktujemy się z wybranymi osobami. TQLO Sp. z o.o. – Agencja Zatrudnienia (nr KRAZ 33580)