Senior ML Ops Platform Engineer (Kubernetes)

CloudFerro S.A.; Warszawa; On-site; PLN 180,000 - 260,000; Full time

Benefits offered by this job

Opieka medyczna

Multisport

Ubezpieczenie na życie

Zajęcia językowe

Job summary

CloudFerro S.A. rozwija platformy ML w europejskim sektorze nauki i kosmosu, skupiając się na MLOps i Observability dla platformy chmurowej. Dołączasz do zespołu odpowiedzialnego za Kubeflow, Airflow, Jupyter Notebooks oraz observability jako usługi.

Oczekuje się praktycznej znajomości Kubernetes, projektowania systemów rozproszonych, Go i Python, a także tworzenia API wrapperów i integracji REST/gRPC. Praca łącza autonomię z odpowiedzialnością za kluczowe usługi platformy ML.

Qualifications

• Praktyczna umiejętność projektowania i budowy rozproszonych usług.
• Doświadczenie z Kubernetes na poziomie samodzielnym lub operacyjnym.
• Biegłość w Go i Pythonie przy tworzeniu operatorów i API.
• Umiejętność budowy wrapperów API i integracji REST/gRPC.

Responsibilities

• Pełny ownership MLOps i Observability: odpowiedzialność za Kubeflow, Airflow, Jupyter Notebooks oraz Observability as a Service w modelu you build it, you own it.
• Rozwój platformy monitoringowej: budowanie usług observability dla klientów w oparciu o istniejące zasoby Platform DevOps/SRE.
• End‑to‑end delivery: od operatora i integracji po API endpoint i CLI, aż po Terraform i dokumentację.
• Integracja z IAM, billingiem i systemem quota rozwijanymi przez zespół Common Services.
• Współtworzenie standardów technicznych we współpracy z Product Engineers.

Skills

Kubernetes

Distributed systems design

Go

Python

API and CLI development

AI-assisted development

Tools

Kubernetes

Jupyter Notebooks

Airflow

Job description

CloudFerro S.A. rozwija platformy ML w europejskim sektorze nauki i kosmosu, skupiając się na MLOps i Observability dla platformy chmurowej. Dołączasz do zespołu odpowiedzialnego za Kubeflow, Airflow, Jupyter Notebooks oraz observability jako usługi.

Oczekuje się praktycznej znajomości Kubernetes, projektowania systemów rozproszonych, Go i Python, a także tworzenia API wrapperów i integracji REST/gRPC. Praca łącza autonomię z odpowiedzialnością za kluczowe usługi platformy ML.