Skip to main content Data & MLOps Owner
O ConnectPoint
Każdy rok pokazuje, że rośniemy w siłę. Obecnie nasz zespół tworzy ponad 150 osób posiadających zróżnicowane kompetencje i poziom doświadczenia zawodowego. Dzięki temu realizujemy innowacyjne projekty na najwyższym poziomie, a nasi pracownicy mają możliwość rozwoju niezależnie od zajmowanego stanowiska.
Forma współpracy
Doświadczenie
Wynagrodzenie
Twoje zadania
-
Bieżący przegląd metryk modułu, obejmujący kontrolę wydajności obliczeń, błędów, opóźnień oraz obciążenia zasobów
-
Dbanie o higienę backlogu poprzez doprecyzowanie definicji zadań, scenariuszy testowych, kryteriów akceptacji oraz planów wdrożeń
-
Uzgadnianie priorytetów z interesariuszami i transparentne komunikowanie tego, co zostaje dostarczone w sprincie oraz jakie ryzyka projektowe są eliminowane
-
Współpraca z zespołami DevOps i Developerskimi nad automatyzacją, mająca na celu eliminację manualnej pracy z logami i bazami danych
-
Konfiguracja procesów w platformie Smart RDM w modelu end-to-end: od punktu danych (datapoint) aż do wizualizacji wyniku na dashboardzie
Nasze oczekiwania
Posiadasz:
-
Bardzo dobrą znajomość Python w kontekście Big Data – potrafisz projektować równoległe obliczenia oraz optymalizować wykorzystanie pamięci I/O
-
Pierwsze doświadczenia z MLOps oraz cyklem życia modeli, obejmujące model registry, monitoring driftu oraz walidację danych
-
Umiejętność prowadzenia backlogu i priorytetyzacji zadań w oparciu o wartość biznesową, ryzyko i koszt, unikając podejścia „wszystko na raz”
-
Zdolność do Ownershipu, gdy podejmujesz decyzje, domykasz tematy i egzekwujesz standardy jakości
-
Praktyczne zrozumienie architektury systemów danych
-
Doświadczenie we wdrażaniu modeli ML w środowisku przemysłowym (cykl życia modelu, drift, predykcja awarii, anomalie) i świadomość ryzyk z tym związanych
-
Umiejętność projektowania analiz Real-Time (okna czasowe, detekcja zdarzeń, metryki jakości)
-
Solidną znajomość SQL, Linux, Git oraz podstawy CI/CD
-
Znajomość konteneryzacji (Docker) i Kubernetes na poziomie pozwalającym diagnozować logi, zasoby i błędy deploymentu
-
Świadomość produkcyjną (SLA/SLO, metryki, trace, alerting, zarządzanie incydentami)
-
Doświadczenie w pracy z danymi przemysłowymi (OT/SCADA, MQTT) lub „trudnymi danymi” (braki, opóźnienia, niespójne znaczniki czasu)
-
Podstawową wiedzę z zakresu JavaScript (JSON, REST, asynchroniczność), aby sprawnie komunikować się z zespołem frontendowym
-
Cechuje Cię skrupulatność, odpowiedzialność, komunikatywność, a poczucie humoru będzie wielkim atutem 😊
Dodatkowo cenimy:
-
Znajomość narzędzi ze stacku Observability (np. Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana, Loki/ELK czy OpenTelemetry) oraz baz danych (PostgreSQL oraz TimescaleDB)
-
Umiejętność orkiestracji przepływów pracy (workflow orchestration) z wykorzystaniem Airflow, Prefect lub Argo
-
Znajomość technologii Big Data (np. Spark, Flink, Trino, ClickHouse) opartej na głębokim zrozumieniu architektury i celu ich użycia, a nie tylko liście znanych narzędzi
Etapy rekrutacji
Data & MLOps Owner
Aplikuj teraz
Co oferujemy?
Zaufanie
Przy minimalnej kontroli przekazujemy zadania i pozostawiamy możliwie dużo swobody przy ich realizacji, dając pracownikom przestrzeń na inicjatywę, odpowiedzialność i kreatywność.
Współpraca
Doceniamy synergię grupy, dlatego pomagamy sobie wzajemnie w rozwiązywaniu problemów, poszerzaniu wiedzy i poszukiwaniu informacji.
Work-life Balance
Uważamy, że praca powinna przynosić satysfakcję i stanowić jeden, a nie jedyny, z elementów życia, dlatego wspieramy pracowników w poszukiwaniu swoich pasji (program rozwojowy) i szanujemy ich prywatność.
Prosta komunikacja
Cenimy sobie otwartość i szczerą wymianę zdań. Aby wspierać umiejętności komunikacyjne pracowników oferujemy wsparcie coacha oraz program rozwojowy, w którym można wzmacniać swoje miękkie umiejętności.
