Inżynier MLOps (K/M)

Summary: Join the Technology SI team to support the HIVE project, which aims to digitize and automate public sector tasks using large Polish language models. The role involves automating AI model lifecycles, managing data pipelines, and implementing CI/CD for machine learning systems.

Poszukujemy kandydatów do pracy w Zespole Technologii SI, w Centrum Nowych Technologii dla Polityk Publicznych. W związku z prowadzonymi licznymi projektami, również z Centrum Badań i Rozwoju, wykorzystującymi sztuczną inteligencję w systemach teleinformatycznych, poszerzamy nasz zespół. Obecnie poszukujemy Inżyniera/ki MLOps do pracy w projekcie HIVE, który jest kontynuacją projektu PLLuM i ma na celu wsparcie cyfryzacji i automatyzacji zadań urzędowych poprzez wdrożenie dużych polskich modeli językowych oraz ich zastosowanie w przetwarzaniu języka naturalnego. HIVE składa się z czterech etapów: budowy korpusów danych językowych, treningów dużych modeli językowych, ewaluacji oraz pilotażowego wdrożenia modeli w sektorze publicznym.

Twój zakres obowiązków:

• Automatyzacja powtarzalnych zadań w całym cyklu życia modeli AI
• Tworzenie i zarządzanie data pipeline
• Testy, wdrażanie i monoring modeli AI
• Monitorowanie zmian wprowadzonych w danych i modelach AI
• Projektowanie i wdrażanie CI/CD
• Współpraca z inżynierami uczenia maszynowego i programistami

Nasze wymagania

• Wykształcenie wyższe w dziedzinie informatyki, matematyki, inżynierii oprogramowania lub pokrewnej
• Minimum 2 lata doświadczenia w obszarze MLOps lub DevOps
• Biegła znajomość języków programowania takich jak Python, Java, Scala lub C++
• Doświadczenie z narzędziami do zarządzania modelem uczenia maszynowego (MLFlow, Kubeflow, TensorBoard)
• Znajomość konteneryzacji (Docker) oraz systemów orkiestracji kontenerów (Kubernetes)
• Umiejętność pracy z narzędziami CI/CD (np. Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI/CD)
• Znajomość przynajmniej jednego z głównych frameworków do trenowania modeli LLM (np. PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers)
• Doświadczenie w zarządzaniu środowiskami w chmurze (AWS, Azure, Google Cloud)
• Znajomość technologii big data (np. Apache Spark, Hadoop)
• Umiejętność pracy z bazami danych NoSQL i SQL
• Dobra organizacja pracy oraz zdolność do prowadzenia dokumentacji technicznej
• Umiejętność współpracy z interdyscyplinarnym zespołem badawczym
• Znajomość języka angielskiego w mowie i piśmie co najmniej na poziomie B2

[wynagrodzenie] - 12000 21000 zł brutto + premia kwartalna [/wynagrodzenie]
[umowa] - umowa o pracę [/umowa]
[etat] - pełny etat [/etat]
[specjalista] - ekspert [/specjalista]
[typ] - praca hybrydowa [/typ]

Oferujemy:

• Umowę o pracę
• Równowagę między pracą a życiem osobistym
• Elastyczne godziny pracy
• Ciekawe projekty
• Współpracę z ekspertami w branży
• Udział w szkoleniach i konferencjach
• Naukę języka angielskiego w godzinach pracy
• Opiekę medyczną
• Kartę Multisport
• Ubezpieczenie na życie
• Dofinansowanie wypoczynku
• Biuro w dogodnej lokalizacji

Mile widziane:

• Doświadczenie w pracy z modelami językowymi LLM (np. BERT, GPT, T5)
• Wiedza na temat fine-tuningu oraz transfer learningu w kontekście modeli językowych
• Doświadczenie z narzędziami i procesami do optymalizacji modeli (pruning, quantization, distillation)
• Doświadczenie z systemami monitorowania i logowania (Prometheus, Grafana, ELK Stack)
• Wiedza na temat zarządzania dużymi zbiorami danych tekstowych (np. pre-processing, ETL)
• Doświadczenie w treningu modeli na rozproszonych systemach, np. za pomocą PyTorch Distributed Data Parallel (DDP) lub DeepSpeed
• Doświadczenie w integracji modeli ML z API
• Znajomość narzędzi takich jak ONNX, TensorRT, czy Hugging Face Accelerate do przyspieszania treningu, fine-tuningu i inferencji modeli