MLOps Engineer (k/m)

PZU Tech SA; Warszawa; Hybrid; PLN 180,000 - 240,000; Full time

Benefits offered by this job

Hybrid work: minimum 1 day in office

Job summary

PZU Tech SA poszukuje specjalisty DevOps / MLOps w ramach programu OLIMP, strategicznego projektu Grupy PZU. Pracujesz nad ekosystemem obsługi szkód i świadczeń opartym na danych, automatyzacji i AI, z naciskiem na produkcyjne modele ML i infra chmurową.

Wymagania obejmują doświadczenie w Docker, Kubernetes, chmurach publicznych (Azure/GCP/AWS), CI/CD, Python i skrypty, IaC (Terraform/Bicep/Ansible). Preferowane work hybrid z przynajmniej jednym dniem w biurze w Warszawie.

Qualifications

• Minimum 3 lata doświadczenia w DevOps/MLOps lub inżynierii oprogramowania, w tym praca z modelami ML w produkcji.
• Znajomość konteneryzacji i orkiestracji: Docker i Kubernetes, zarządzanie klastrami, Helm, Ingress.
• Doświadczenie z chmurą publiczną: Azure (Azure ML, AKS, ACR) lub GCP/AWS z gotowością szybkiego wejścia w Azure.
• Praktyka w CI/CD: budowanie pipeline'ów (Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins) z uwzględnieniem ML.
• Programowanie/Pisanie skryptów: Python i Bash/Shell.
• Znajomość narzędzi MLOps: MLflow, Kubeflow lub rozwiązań chmury do zarządzania cyklem życia modelu.
• IaC: Terraform, Bicep, Ansible.
• Świadczenie usług z terytorium Polski i hybridowy tryb pracy (minimum 1 dzień w biurze w tygodniu).
• Doświadczenie we wdrażaniu modeli LLM i architektur RAG.
• Znajomość narzędzi monitoringu: Prometheus, Grafana, Azure Monitor.
• Znajomość sieci w chmurze hybrydowej (VPN, VNet, Private Endpoints) – integracja z systemami PZU.
• Znajomość baz wektorowych (Azure AI Search).

Skills

DevOps

MLOps

Inżynieria oprogramowania

Docker

Kubernetes

Azure

GCP/AWS

CI/CD

Python

Bash/Shell

MLflow/Kubeflow

IaC

Monitoring

Sieci w chmurze

Education

Wyższe techniczne (Informatyka/ Telekomunikacja)

Tools

Docker

Kubernetes

Azure ML

AKS

Azure Container Registry

GCP

AWS

Terraform

Bicep

Ansible

Prometheus

Grafana

Azure Monitor

MLflow

Kubeflow

Job description

OLIMP to strategiczny program transformacyjny Grupy PZU realizowany na styku biznesu i technologii. Tworzymy nowoczesny ekosystem obsługi szkód i świadczeń oparty na danych, automatyzacji, AI oraz procesach workflow. Naszym celem jest zbudowanie rozwiązania wyznaczającego nowe standardy obsługi klienta na polskim rynku ubezpieczeniowym. Projekt angażuje ekspertów wielu specjalizacji, którzy wspólnie projektują i wdrażają jeden z najważniejszych programów rozwojowych w historii PZU. Udział w projekcie to możliwość pracy przy przedsięwzięciu o strategicznym znaczeniu dla organizacji, mającym realny wpływ na przyszłość obsługi klientów oraz rozwój nowoczesnych technologii w branży ubezpieczeniowej.

• Minimum 3 lata doświadczenia w obszarze DevOps, MLOps lub Inżynierii Oprogramowania, w tym praktyka w pracy z modelami ML na produkcji.
• Biegłość w konteneryzacji i orkiestracji: Zaawansowana znajomość Docker i Kubernetes (zarządzanie klastrami, Helm charts, Ingress).
• Doświadczenie z chmurą Publiczną: Głęboka znajomość Azure (w szczególności Azure ML, AKS, Azure Container Registry) lub GCP/AWS z gotowością do szybkiego wejścia w Azure.
• Praktyka w CI/CD: Doświadczenie w budowaniu pipeline'ów (Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins) uwzględniających specyfikę ML (np. trenowanie modelu jako krok w pipeline).
• Programowanie i skryptowanie: Dobra znajomość Python (niezbędna do pracy z SDK narzędzi ML) oraz Bash/Shell.
• Znajomość narzędzi MLOps: Praktyczna obsługa MLflow, Kubeflow lub rozwiązań natywnych chmury do zarządzania cyklem życia modelu.
• Infrastructure as Code (IaC): Znajomość Terraform, Bicep lub Ansible.
• Świadczenie usług z terytorium Polski
• Świadczenie usług hybrydowo – minimum 1 dnia w tygodniu z biura
• Doświadczenie we wdrażaniu modeli LLM (Large Language Models) i architektur RAG.
• Znajomość narzędzi do monitoringu (Prometheus, Grafana, Azure Monitor).
• Rozumienie zagadnień sieciowych w chmurze hybrydowej (VPN, VNet, Private Endpoints) – istotne przy integracji z systemami PZU.
• Znajomość baz wektorowych (np. w kontekście Azure AI Search)

Kompetencje osobiste:

• Wykształcenie wyższe techniczne (Informatyka, Telekomunikacja lub pokrewne).
• Podejście "Automation First" – dążenie do eliminacji pracy manualnej poprzez skrypty i narzędzia.
• Umiejętność pracy na styku zespołów Data Science (rozumienie języka danych) i IT Operations (rozumienie infrastruktury i sieci).
• Proaktywność w rozwiązywaniu problemów wydajnościowych i incydentów produkcyjnych.