Machine Learning Engineer

Team Connect jest wiodącym polskim dostawcą usług IT typu nearshore i offshore. Od 2008 roku z sukcesem tworzymy i rozwijamy oprogramowanie dla naszych klientów. Jesteśmy również certyfikowanym partnerem Salesforce. Specjalizujemy się w tworzeniu oprogramowania w oparciu o Agile i DevOps. Od etapu analizy po wdrożenie. Tworzymy aplikacje backendowe, frontendowe i mobilne.

Obecnie poszukujemy: Machine Learning Engineer

Na co dzień w naszej roli będziesz

• Samodzielnie prowadzić projekty MLOps end‑to‑end - od analizy potrzeb, przez projekt architektury, po wdrożenie i utrzymanie.

• Ściśle współpracować z Biznesem, aby właściwie rozumieć potrzeby, priorytety oraz mierzalne cele projektów AI/ML.

• Projektować i implementować rozwiązania wykorzystujące modele ML i LLM zgodnie z najlepszymi praktykami MLOps/LLMOps.

• Utrzymywać i rozwijać środowiska produkcyjne działające w Kubernetes i Google Cloud Platform.

• Diagnozować problemy techniczne oraz zapewniać stabilność i niezawodność wdrożonych aplikacji.

• Współpracować z zespołami Data Science, Architektury, Security i DevOps, dbając o spójność całego rozwiązania.

• Tworzyć i optymalizować procesy MLOps, w tym CI/CD, monitoring modeli, automatyzację pipeline'ów oraz governance.

• Rekomendować nowe technologie, rozwiązania platformowe i usprawnienia procesów.

To stanowisko jest dla Ciebie, jeśli

• Masz doświadczenie w samodzielnym prowadzeniu projektów technologicznych - szczególnie w obszarach AI/ML/MLOps.

• Bardzo dobrze programujesz w Pythonie i masz doświadczenie w budowie aplikacji produkcyjnych.

• Swobodnie poruszasz się w Linux (Debian, RHEL).

• Masz praktyczne doświadczenie z Kubernetes.

• Pracowałeś z rozwiązaniami chmurowymi (najlepiej GCP).

• Znasz metodyki DevOps lub MLOps i potrafisz wdrażać je w praktyce.

• Umiesz diagnozować problemy i proponować skuteczne rozwiązania.

• Czujesz się komfortowo w pracy na styku IT i Biznesu, potrafisz tłumaczyć technologię na wartości biznesowe.

• Chcesz rozwijać swoje kompetencje w obszarze ML/LLM oraz ich produkcyjnego wykorzystania.

Wymagania

• Python (projektowanie i nadzór nad rozwiązaniami ML/LLM)

• Kubernetes (architektura + praktyka wdrożeniowa)

• Google Cloud Platform (GCP)

• Machine Learning / LLM - zrozumienie architektury i integracji

• Linux (Debian / RHEL) - biegłość operacyjna

• Leadership techniczny - prowadzenie zespołu, code review, mentoring

• Samodzielne prowadzenie projektu - odpowiedzialność E2E

• Rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji technicznych
  

Benefity

• Długofalowa współpraca

• Pakiet benefitów – Multisport, prywatna opieka medyczna, ubezpieczenie na życie

• Budżet szkoleniowy

• Hybrydowy model pracy w Warszawie (1 dzień/tydzień w biurze)

• Bezpłatne lekcje angielskiego

• Indywidualne wsparcie ze strony dedykowanego opiekuna firmy