DevOps/MLOps Engineer

DevOps

Czerniowiecka 4 B, Warszawa

SkySnap

20 000 - 26 000PLN

Gross per month - Permanent

Full-time

Permanent

Mid

Hybrid

Tech stack

Polish

C1

Bash

advanced

Docker

advanced

Linux

advanced

Kubernetes

advanced

CI/CD

regular

Python

regular

Job description

SkySnap to firma zajmująca się usługami w zakresie monitoringu infrastruktury (drogi, koleje, sieci energetyczne) na każdym etapie – od planowania poprzez budowę, aż po prace związane z jej utrzymaniem. Budujemy nowoczesne narzędzia analityczne oparte o dane geoprzestrzenne pozyskiwane z dronów, samolotów i satelitów oraz algorytmy ML/AI.

Obecnie rozwijamy geoportal, który integruje wizualizację danych przestrzennych, zautomatyzowane analizy oparte o algorytmy Machine Learningu oraz raportowanie. Szukamy DevOps Engineer’a, który dołączy do naszego zespołu i pomoże nam w realizacji ambitnych projektów.

Czym będziesz się zajmować?

1. Projektowaniem, wdrażaniem i rozwijaniem architektury systemowej portalu i komponentów AI w środowiskach rozproszonych (on-premise, chmurowych, hybrydowych).
2. Utrzymaniem i automatyzacją środowisk klientów opartych o Docker Compose i/lub Kubernetes.
3. Zarządzaniem konfiguracją i infrastrukturą jako kod (IaC), w tym utrzymaniem szablonów wdrożeniowych dopasowanych do różnych środowisk i profili klienta.
4. Obsługą serwerów fizycznych (bare-metal), w tym systemów Linux, konfiguracją sieci, storage’u, środowisk GPU i wirtualizacji.
5. Zapewnieniem bezpieczeństwa wdrożeniowego i infrastrukturalnego, w tym szyfrowania danych, kontroli dostępu, zarządzania sekretami i integracji z systemami uwierzytelniania.
6. Wspieraniem zespołów backendowych, frontendowych i AI w zakresie integracji komponentów, przygotowania środowisk i standaryzacji procesu wdrażania.
7. Współtworzeniem dokumentacji technicznej, diagramów architektury oraz dobrych praktyk wdrożeniowych.
8. Udziałem w analizach problemów technicznych i incydentów oraz proponowaniem rozwiązań poprawiających stabilność i bezpieczeństwo systemu.

Nasze oczekiwania

1. Umiejętność projektowania architektury rozproszonych systemów z uwzględnieniem skalowalności, wysokiej dostępności, zarządzania incydentami, bezpieczeństwa oraz wydajności.
2. Zaawansowana znajomość systemów operacyjnych opartych na Linuksie oraz narzędzi administracyjnych.
3. Umiejętność automatyzacji zadań operacyjnych i konfiguracyjnych z wykorzystaniem języków skryptowych (np. Bash, Python).
4. Doświadczenie w zarządzaniu infrastrukturą jako kod (np. Terraform).
5. Biegłość w administrowaniu i diagnozowaniu środowisk bare-metal oraz wirtualnych, w tym konfiguracji sieci (VLAN, bonding, routing, PXE), zarządzania kartami sieciowymi, rozwiązywania problemów systemowych i sprzętowych (np. dmesg, journalctl, SMART, memtest) oraz obsługi narzędzi diagnostycznych (np. tcpdump, iproute2, Wireshark, nmap).
6. Doświadczenie w instalacji i utrzymaniu środowisk wirtualizacji (np. KVM/QEMU, Proxmox).
7. Doświadczenie w tworzeniu, utrzymaniu i optymalizacji kontenerów aplikacyjnych (np. Docker, Podman, OCI).
8. Umiejętność definiowania i zarządzania środowiskami wielokontenerowymi (np. Docker Compose, Kubernetes) oraz znajomość narzędzi orkiestracji i zarządzania konfiguracją (np. Helm, Kustomize).
9. Znajomość zasad bezpieczeństwa systemów i kontenerów, w tym separacji uprawnień, tworzenia bezpiecznych obrazów i skanowania podatności.
10. Umiejętność zapewnienia szyfrowania komunikacji wewnętrznej i zewnętrznej (np. TLS, mTLS, VPN).
11. Umiejętność konfiguracji i utrzymania systemów monitoringu, alertowania i analizy wydajności (np. Prometheus, OpenTelemetry, Jaeger).
12. Znajomość pełnego cyklu życia modeli uczenia maszynowego – od trenowania, przez ewaluację, po wdrażanie, wersjonowanie i monitorowanie.
13. Doświadczenie w integracji modeli jako usług inferencyjnych (np. NVIDIA Triton), w tym konfiguracji środowisk z GPU (np. sterowniki NVIDIA, CUDA Toolkit) i monitorowaniu ich obciążenia oraz dostępności.
14. Doświadczenie w pracy z systemami MLOps (np. MLflow, Kubeflow).
15. Umiejętność efektywnej współpracy z zespołami backendowymi, frontendowymi, AI, QA, produktowymi i biznesowymi, także w środowiskach rozproszonych lub wielodyscyplinarnych.

Mile widziane

1. Doświadczenie w integrowaniu komponentów aplikacyjnych i infrastrukturalnych w środowiskach wielowarstwowych (on-premise, chmurowych i hybrydowych).
2. Zdolność planowania i dokumentowania architektury systemu (np. diagramy systemowe, przepływy danych, schematy sieciowe).
3. Umiejętność tworzenia i utrzymywania szablonów wdrożeniowych dostosowanych do różnych środowisk (np. staging, produkcja, środowiska klientów).
4. Doświadczenie w konfiguracji i zarządzaniu persistent storage i wolumenami (np. LVM, RAID, ZFS, CIFS, Ceph).
5. Znajomość koncepcji CI/CD oraz doświadczenie w budowaniu, automatyzacji i utrzymaniu pipeline’ów wdrożeniowych, z wykorzystaniem systemów wersjonowania kodu (np. Git) i narzędzi CI/CD (np. GitLab CI/CD), również w podejściu GitOps.
6. Doświadczenie w zarządzaniu poufnymi danymi i sekretami w środowiskach produkcyjnych.
7. Znajomość metod monitorowania działania modeli uczenia maszynowego i oceny jakości predykcji (np. analiza metryk modelu, monitorowanie zużycia GPU/CPU).
8. Umiejętność przekładania wymagań biznesowych na rozwiązania techniczne oraz prezentowania i argumentowania decyzji technicznych przed zespołem i interesariuszami.

Co oferujemy?

1. Pracę hybrydową – biuro zlokalizowane w Warszawie przy metrze Wilanowska.
2. Forma zatrudnienia - umowa o pracę lub umowa zlecenie.
3. Kartę Multisport oraz wsparcie w rozwoju zawodowym.
4. Realny wpływ na kierunek rozwoju aplikacji i technologii stosowanych w firmie.

Więcej informacji o nas znajdziesz na: https://skysnap.pl/

Dołącz do nas i pomóż tworzyć rozwiązania, które zmieniają sposób monitorowania infrastruktury!

Aplikacje prosimy wysyłać na adres: [email protected]. W temacie wiadomości prosimy wpisać „DevOps Engineer”

Published: 17.08.2025

Office location