
UNIVIO
Azure Data Engineer / MLOps (pełny etat, remote, Kraków) – projektowanie i utrzymanie pipeline'ów ETL, zarządzanie infrastrukturą Azure (oraz AWS/GCP), konteneryzacja Docker/Kubernetes, wsparcie cyklu życia modeli ML (MLflow/DVC). Wymaga znajomości ETL, Python/Bash, Azure Data Factory, Fabric, DevOps i MLOps. Benefity: karta Multisport, prywatna opieka medyczna, ubezpieczenie na życie, lekcje angielskiego, dostęp do eTutor, biblioteka firmowa, budżet rozwojowy i godziny rozwojowe, Wellbeing Week.
O firmie: Univio to partner cyfrowej transformacji handlu, z ponad 25-letnim doświadczeniem i niemal 500 projektami na koncie. Pomagamy klientom takim jak mBank, Super-Pharm, SIG, Bakalland, Onninen czy Volkswagen Group Polska wdrażać innowacyjne rozwiązania e-commerce, systemy PIM, portale B2B i B2C, nowoczesne UX oraz zaawansowane systemy integracyjne. Jeśli chcesz pracować z wiodącymi markami i realnie wpływać na cyfrową przyszłość handlu, dołącz do nas!O zespole: Zespół Data Science w Univio wspiera firmy w wykorzystaniu danych i AI do transformacji biznesu. Specjalizujemy się w analizie danych, inżynierii, machine learningu, AI oraz business intelligence. Tworzymy rozwiązania dopasowane do wyzwań klientów, m.in. analizy, dynamic pricing, asystentów AI i integracje chmurowe. Pracujemy w Agile i CRISP-DM, zapewniając elastyczność i szybkie efekty.Główne Technologie: Fabric, Azure Data Factory, Docker, Kubernetes, Python/ Bash, Azure Twój profil? 🟪 Masz bardzo dobrą znajomość narzędzi ETL, oraz tworzysz pipeline'y przetwarzania danych 🟪 Umiesz opracować diagram infrastruktury danych 🟪 Tworzysz i dokumentujesz modele danych 🟪 Potrafisz pracować z Fabric i Azure Data Factory 🟪 Znasz konteneryzację (Docker) i orkiestrację (Kubernetes)🟪 Swobodnie piszesz skrypty w Pythonie lub Bashu🟪 Masz doświadczenie w pracy z infrastrukturą chmurową🟪 Rozumiesz, czym jest MLOps i jak zarządzać cyklem życia modelu ML🟪 Dobrze odnajdujesz się w pracy zespołowej – zarówno z technologami, jak i analitykami Twoja rola: 🟪 Projektujesz, wdrażasz i utrzymujesz pipeline’y przetwarzania/transformacji danych 🟪 Budujesz i automatyzujesz środowiska do trenowania i wdrażania modeli ML – od eksperymentów po monitoring🟪 Zarządzasz infrastrukturą chmurową (głównie Azure, ale mile widziane także AWS czy GCP) i konteneryzacją (Docker, Kubernetes)🟪 Wprowadzasz i utrzymujesz narzędzia do wersjonowania modeli, danych i kodu (np. MLflow, DVC)🟪 Monitorujesz działanie systemów i reagujesz na incydenty, gdy trzeba🟪 Współpracujesz z zespołami Data Science, ML i Software Engineering, żeby usprawniać procesy wdrożeniowe Cel stanowiska: Twoim celem będzie zapewnienie ciągłości działania, skalowalności i automatyzacji środowisk wykorzystywanych w procesach developmentu oraz wdrażania aplikacji i modeli machine learning. Na tym stanowisku połączysz kompetencje DevOpsa z praktycznym wsparciem dla zespołów ML i Data Science – pełniąc rolę MLOpsa. Na co możesz liczyć, dołączając do nas:🟪Kartę Multisport – abyś mógł zadbać o aktywność i energię po pracy,🟪Prywatną opiekę medyczną – Twoje zdrowie jest dla nas priorytetem,🟪Ubezpieczenie na życie – dodatkowe bezpieczeństwo dla Ciebie i Twoich bliskich,🟪Grupowe zajęcia języka angielskiego z lektorem oraz darmowy dostęp do eTutor – bo rozwój językowy otwiera nowe możliwości,🟪Firmową bibliotekę – pełną inspirujących książek i materiałów,🟪Zespołowy budżet rozwojowy oraz godziny rozwojowe w ramach pracy – inwestujemy w Twój rozwój zawodowy i osobisty,🟪Wellbeing Week – czas na zadbanie o równowagę, zdrowie i dobrą energię całego zespołu. Jak wygląda nasz proces rekrutacyjny? 1️⃣Aplikujesz na ogłoszenie - Wysyłasz swoje CV, a my nie możemy się doczekać, żeby je zobaczyć. 2️⃣Nasza rekruterka, Kasia, zadzwoni do Ciebie by umówić spotkanie i przesłać Ci zadanie do wykonania 3️⃣Następnie odbędzie się rozmowa rekrutacyjna + weryfikacja techniczna z wcześniej wspomnianą Kasią oraz Izą Adamską (Data Scientist) 3️⃣Spotkanie z managerem 4️⃣Decyzja - Po wszystkim do dwóch tygodni wrócimy do Ciebie z odpowiedzią, trzymamy kciuki! 🤞
Zaloguj się, aby zobaczyć pełny opis oferty
| Opublikowana | około miesiąc temu |
| Wygasa | za około 2 miesiące |
| Rodzaj umowy | B2B, PERMANENT |
| Źródło |
Nie znaleziono ofert, spróbuj zmienić kryteria wyszukiwania.