Talent.com
Ta oferta pracy nie jest dostępna w Twoim kraju.
DevOps / MLOps Engineer

DevOps / MLOps Engineer

SKYSNAP SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄWarszawa, mazowieckie, Polska
11 dni temu
Opis pracy

technologies-expected :

  • Bash
  • Python
  • Docker
  • Podman
  • Kubernetes
  • MLflow
  • Kubeflow

technologies-optional :

  • GitLab
  • GitOps

    • about-project :

  • SkySnap to firma zajmująca się usługami w zakresie monitoringu infrastruktury (drogi, koleje, sieci energetyczne) na każdym etapie – od planowania poprzez budowę, aż po prace związane z jej utrzymaniem. Budujemy nowoczesne narzędzia analityczne oparte o dane geoprzestrzenne pozyskiwane z dronów, samolotów i satelitów oraz algorytmy ML / AI.
  • Dołącz do nas i pomóż tworzyć rozwiązania, które zmieniają sposób monitorowania infrastruktury!

    • responsibilities :

  • Projektowanie, wdrażanie i rozwijanie architektury systemowej portalu i komponentów AI w środowiskach rozproszonych (on-premise, chmurowych, hybrydowych).
  • Utrzymanie i automatyzacja środowisk klientów opartych o Docker Compose i / lub Kubernetes.
  • Zarządzanie konfiguracją i infrastrukturą jako kod (IaC), w tym utrzymaniem szablonów wdrożeniowych dopasowanych do różnych środowisk i profili klienta.
  • Obsługa serwerów fizycznych (bare-metal), w tym systemów Linux, konfiguracją sieci, storage’u, środowisk GPU i wirtualizacji.
  • Zapewnieniem bezpieczeństwa wdrożeniowego i infrastrukturalnego, w tym szyfrowania danych, kontroli dostępu, zarządzania sekretami i integracji z systemami uwierzytelniania.
  • Wspieranie zespołów backendowych, frontendowych i AI w zakresie integracji komponentów, przygotowania środowisk i standaryzacji procesu wdrażania.
  • Współtworzenie dokumentacji technicznej, diagramów architektury oraz dobrych praktyk wdrożeniowych.
  • Udział w analizach problemów technicznych i incydentów oraz proponowaniem rozwiązań poprawiających stabilność i bezpieczeństwo systemu.

    • requirements-expected :

  • Umiejętność projektowania architektury rozproszonych systemów z uwzględnieniem skalowalności, wysokiej dostępności, zarządzania incydentami, bezpieczeństwa oraz wydajności.
  • Zaawansowana znajomość systemów operacyjnych opartych na Linuksie oraz narzędzi administracyjnych.
  • Umiejętność automatyzacji zadań operacyjnych i konfiguracyjnych z wykorzystaniem języków skryptowych (np. Bash, Python).
  • Doświadczenie w zarządzaniu infrastrukturą jako kod (np. Terraform).
  • Biegłość w administrowaniu i diagnozowaniu środowisk bare-metal oraz wirtualnych, w tym konfiguracji sieci (VLAN, bonding, routing, PXE), zarządzania kartami sieciowymi, rozwiązywania problemów systemowych i sprzętowych (np. dmesg, journalctl, SMART, memtest) oraz obsługi narzędzi diagnostycznych (np. tcpdump, iproute2, Wireshark, nmap).
  • Doświadczenie w instalacji i utrzymaniu środowisk wirtualizacji (np. KVM / QEMU, Proxmox).
  • Doświadczenie w tworzeniu, utrzymaniu i optymalizacji kontenerów aplikacyjnych (np. Docker, Podman, OCI).
  • Umiejętność definiowania i zarządzania środowiskami wielokontenerowymi (np. Docker Compose, Kubernetes) oraz znajomość narzędzi orkiestracji i zarządzania konfiguracją (np. Helm, Kustomize).
  • Znajomość zasad bezpieczeństwa systemów i kontenerów, w tym separacji uprawnień, tworzenia bezpiecznych obrazów i skanowania podatności.
  • Umiejętność zapewnienia szyfrowania komunikacji wewnętrznej i zewnętrznej (np. TLS, mTLS, VPN).
  • Umiejętność konfiguracji i utrzymania systemów monitoringu, alertowania i analizy wydajności (np. Prometheus, OpenTelemetry, Jaeger).
  • Znajomość pełnego cyklu życia modeli uczenia maszynowego – od trenowania, przez ewaluację, po wdrażanie, wersjonowanie i monitorowanie.
  • Doświadczenie w integracji modeli jako usług inferencyjnych (np. NVIDIA Triton), w tym konfiguracji środowisk z GPU (np. sterowniki NVIDIA, CUDA Toolkit) i monitorowaniu ich obciążenia oraz dostępności.
  • Doświadczenie w pracy z systemami MLOps (np. MLflow, Kubeflow).
  • Umiejętność efektywnej współpracy z zespołami backendowymi, frontendowymi, AI, QA, produktowymi i biznesowymi, także w środowiskach rozproszonych lub wielodyscyplinarnych.

    • offered :

  • Pracę hybrydową – biuro zlokalizowane w Warszawie przy metrze Wilanowska.
  • Forma zatrudnienia - umowa o pracę lub umowa zlecenie.
  • Kartę Multisport oraz wsparcie w rozwoju zawodowym.
  • Realny wpływ na kierunek rozwoju aplikacji i technologii stosowanych w firmie.

    • benefits :

  • dofinansowanie zajęć sportowych
  • elastyczny czas pracy
  • kawa / herbata
  • Pizzowe czwartki
    • Utwórz powiadomienie o ofertach pracy dla tego wyszukiwania

    Engineer • Warszawa, mazowieckie, Polska