Informacje o stanowisku
Senior MLOps / AIOps Engineer
Miejsce pracy: Warszawa
Technologies we use
Expected
- Kubernetes
- Docker
- GitHub
- Grafana
- Python
- Azure DevOps
About the project
We’re looking for an experienced MLOps / AIOps Engineer with 7–14 years of experience to join our Client’s team, which is developing cutting-edge Generative AI and Large Language Model solutions for the insurance industry.
In this role, you’ll be responsible for designing, maintaining, and scaling the infrastructure that supports Machine Learning and AI projects — primarily in Azure — using Infrastructure as Code and modern DevOps practices.
You’ll work in an international environment, get access to technologies like Azure AI, Azure ML, and the OpenAI API, and have a real impact on building global AI projects from the ground up. We’re looking for someone who combines strong ML, MLOps, and automation skills and wants to help create practical, large-scale AI solutions.
Your responsibilities
- Design, implement, and maintain scalable MLOps pipelines for model training, validation, deployment, and monitoring
- Build and manage cloud infrastructure using Infrastructure as Code tools (Terraform, Pulumi) with a focus on Azure services
- Implement horizontal and vertical scaling solutions using Azure Kubernetes Service (AKS), Container Registry, and App Services
- Design, setup, execute, and debug CI/CD pipelines for ML model deployment and infrastructure provisioning
- Collaborate with data scientists and ML engineers to operationalize machine learning models at scale
- Monitor model performance, data drift, and system health using observability tools and implement automated remediation
- Optimize infrastructure costs while maintaining high availability and performance standards
- Establish and enforce best practices for ML model versioning, experimentation tracking, and reproducibility
- Implement security best practices and compliance requirements across AI/ML infrastructure
- Provide technical guidance and mentorship to junior team members
- Stay current with emerging MLOps tools, platforms, and industry best practices
Our requirements
- 7–14 years of experience in DevOps, Platform Engineering, or Cloud Infrastructure roles
- Strong expertise with Microsoft Azure, including Azure Machine Learning, AKS, Azure DevOps, and serverless services
- Advanced proficiency in Infrastructure as Code with Terraform and Pulumi
- Proven experience designing and scaling containerized, microservices-based architectures
- Deep understanding of CI/CD pipelines, automation, and quality gates
- Strong scripting skills in Python, Bash, and PowerShell
- Hands-on experience with Docker, Kubernetes, and Helm
- Knowledge of monitoring and observability tools such as Prometheus, Grafana, ELK Stack, and Azure Monitor
Optional
- Familiarity with Machine Learning & AI, including ML lifecycle, TensorFlow/PyTorch, and MLOps tools (MLflow, Kubeflow, Azure ML)
- Strong DevSecOps background — security scanning, compliance, and tools like Twistlock, Aqua Security, Azure Security Center
- Experience with multi-cloud environments (AWS, GCP)
- Knowledge of GitOps workflows (ArgoCD, Flux)
- Understanding of data engineering and big data tools (Spark, Databricks)
- Azure certifications (Solutions Architect, DevOps Engineer Expert) or equivalent
- Familiarity with service mesh technologies (Istio, Linkerd)
This is how we organize our work
This is how we work
- in house
- you focus on a single project at a time
- you can change the project
- you have influence on the product
- you focus on product development
- agile
Team members
- backend developer
- frontend developer
- devOps
- data scientist
- automated test programmer
- manual tester
- product owner
- UX designer
- business analyst
This is how we work on a project
- Clean Code
- Continuous Deployment
- Continuous Integration
Development opportunities we offer
- development budget
- mentoring
- substantive support from technological leaders
- technical knowledge exchange within the company
- time for development of your ideas
What we offer
- The opportunity to work on interesting and innovative projects for a client in the insurance industry
- A chance to grow under the guidance of experienced AI/ML experts
- A training budget to support your technical and professional development
- Private medical care and co-financing of a sports card
- Flexible working hours and the option to work fully remotely
Benefits
- sharing the costs of sports activities
- private medical care
- sharing the costs of foreign language classes
- sharing the costs of professional training & courses
- remote work opportunities
- flexible working time
- integration events
Technical Skills
- Cloud Platforms: Azure (primary), AWS, GCP
- Infrastructure as Code: Terraform, Pulumi, ARM templates, Bicep
- Container Technologies: Docker, Kubernetes, AKS, Helm
- CI/CD Tools: Azure DevOps, Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI
- Programming Languages: Python, Go, Bash, PowerShell, YAML
- Monitoring & Observability: Prometheus, Grafana, ELK stack, Azure Monitor
- Version Control: Git, GitOps workflows
- Security: DevSecOps practices, vulnerability scanning, compliance frameworks
Pragmile
We’re a software house passionate about building solutions that change how our clients use data and artificial intelligence. For over 9 years, we’ve been developing innovative AI-driven products such as InfraSenses and SolarSpy — not just using ready-made tools, but also building machine learning models from scratch.
Klikając w przycisk „Aplikuj” lub w inny sposób wysyłając zgłoszenie rekrutacyjne, zgadzasz się na przetwarzanie Twoich danych osobowych przez Pragmasoft Spółka z o.o. z siedzibą w: Al. Jerozolimskie 92, 00-807 Warszawa (Pracodawca), jako administratora danych osobowych w celu przeprowadzenia rekrutacji na stanowisko wskazane w ogłoszeniu.
Twoje dane osobowe będą przetwarzane w oparciu o następujące podstawy prawne: (a) aby podjąć działania na Twoje żądanie przed zawarciem umowy (np. informacje o oczekiwanym wynagrodzeniu i dostępności do rozpoczęcia pracy); (b) w oparciu o nasz prawnie uzasadniony interes (np. imię, nazwisko, data urodzenia, dane kontaktowe, wykształcenie, kwalifikacje zawodowe, przebieg dotychczasowego zatrudnienia); c) w oparciu o Twoją zgodę, która wyrażona jest poprzez przeslanie dokumentów aplikacyjnych zawierających takie informacje jak np. wizerunek czy zainteresowania.Podanie wszystkich danych osobowych, o których mowa powyżej jest dobrowolne, natomiast dane wymienione w lit. a) i b) są niezbędne do wzięcia udziału w rekrutacji. Niepodanie danych skutkuje brakiem możliwości rozpatrzenia kandydatury. Podanie pozostałych danych jest dobrowolne, ale może pomóc w sprawnym przeprowadzeniu procesu rekrutacji.Masz prawo żądać dostępu do Twoich danych (w tym uzyskania ich kopii), sprostowania danych, ich usunięcia, ograniczenia przetwarzania, przeniesienia, jak również wniesienia sprzeciwu wobec ich przetwarzania. Masz także prawo wniesienia skargi do Prezesa Urzędu Ochrony Danych Osobowych.Twoje dane osobowe mogą zostać przekazane dostawcom usługi publikacji ogłoszeń o pracę, dostawcom systemów do zarządzania rekrutacjami, dostawcom usług IT (hosting), dostawcom systemów informatycznych.Podane przez Ciebie dane osobowe nie będą wykorzystywane w celu profilowania albo podejmowania decyzji w sposób zautomatyzowany.Twoje dane osobowe będą przetwarzane przez okres maks. 1 roku od zakończenia publikacji ogłoszenia, chyba, że wyraziłeś odrębną zgodę na wykorzystanie Twoich danych osobowych w przyszłych rekrutacjach.W celu realizacji praw lub w przypadku jakichkolwiek pytań związanych z przetwarzaniem Twoich danych osobowych skontaktuj się z nami pod adresem:
Praca WarszawaWarszawa - Oferty pracy w okolicznych lokalizacjach