Utwórz profil, aby pracodawcy mogli Cię znaleźć, otrzymywać lepiej dopasowane oferty pracy i szybciej aplikować.
  • Wyszukiwanie ofert pracy
  • Zapisane
  • Stwórz CV
    Nowe
  • Wynagrodzenia
  • Subskrypcje

AI Infrastructure Engineer / MLOps (k/m)

SoftBlue S.A.

SoftBlue (INTechHouse) to wyjątkowe miejsce, które tworzą osoby pełne pasji i chęci do działania. Posiadamy własne Centrum Badawczo-Rozwojowe i unikatowy zespół specjalistów z różnych dziedzin. Mamy silny zestaw wartości, który kształtuje nasze podejście do codziennych zadań oraz do wyboru projektów, które realizujemy. Specjalizujemy się w projektowaniu i rozwoju rozwiązań z zakresu elektroniki i software.

Twój zakres obowiązków:

Twoim głównym celem będzie kompleksowe projektowanie i wdrażanie infrastruktury dla modeli sztucznej inteligencji (w tym LLM) na serwerach fizycznych u naszych klientów. Czeka Cię praca blisko "metalu" oraz najnowszych technologii GenAI.

  • Projektowanie architektury rozwiązań on-premise dla systemów AI/LLM oraz tworzenie dokumentacji technicznej.

  • Przygotowywanie środowiska od podstaw: instalacja i konfiguracja OS (Linux) , sterowników GPU (Nvidia/CUDA) , środowisk kontenerowych oraz narzędzi MLOps na dedykowanych serwerach fizycznych.

  • Uruchamianie i optymalizacja lokalnych środowisk do inferencji (serwowania) modeli językowych oraz ich douczania (fine-tuning).

  • Budowa pipeline'ów danych zasilających modele oraz ich integracja z bazami danych klientów.

  • Wdrażanie modeli na produkcję, stabilizacja środowiska, testy wydajnościowe oraz walidacja jakości.

  • Ścisła współpraca z zespołem Data Science przy procesach trenowania i dostrajania modeli na danych klienta.

Czego oczekujemy? (Must-have):
  • Solidnego doświadczenia na stanowisku DevOps, MLOps, SysAdmin lub podobnym, ze szczególnym uwzględnieniem środowisk on-premise / bare-metal.

  • Biegłej znajomości systemów z rodziny Linux oraz zarządzania sieciami.

  • Praktycznego doświadczenia z ekosystemem GPU: instalacja i konfiguracja sterowników Nvidia, CUDA, cuDNN.

  • Doświadczenia z konteneryzacją i orkiestracją (Docker, Docker Compose, mile widziany Kubernetes).

  • Znajomości zagadnień z obszaru MLOps i narzędzi do zarządzania cyklem życia modeli (np. MLflow, DVC, Kubeflow).

  • Znajomości architektury i narzędzi związanych z LLM (np. vLLM, Ollama, Hugging Face Text Generation Inference, LangChain).

  • Zdolności analitycznych i architektonicznych oraz umiejętności tworzenia dokumentacji.

Mile widziane:

  • Umiejętność pisania skryptów w Pythonie oraz zrozumienie procesu fine-tuningu modeli językowych (np. LoRA, QLoRA).

  • Znajomość narzędzi do automatyzacji infrastruktury (Ansible, Terraform).

  • Doświadczenie w pracy z bazami wektorowymi (np. Milvus, Qdrant, Pinecone).

Jak pracujemy i czego możesz się spodziewać?
  • Pionierskie projekty: Wdrażanie prywatnych LLM-ów na fizycznym sprzęcie.

  • Duża autonomia: Masz realny wpływ na architekturę infrastruktury i wybór narzędzi MLOps.

  • Forma współpracy dopasowana do swoich preferencji:  umowę o pracę lub B2B.
  • Sprzęt: Dostęp do potężnych maszyn obliczeniowych.

  • Benefity pozapłacowe, m.in. karta  Multisport pakiet medyczny Luxmed/PZU,  ubezpieczenie grupowe oraz program poleceń pracowniczych,
  • Elastyczność: elastyczne godziny pracy, praca zdalna.

Brzmi ciekawie? Aplikuj!

Oferta pracy dodana 1 dzień temu