Praca w miastach:Praca IT Warszawa•Praca IT Kraków•Praca IT Wrocław•Praca IT Szczecin•Praca IT Poznań•Praca IT Lublin•Praca IT Katowice•Praca IT Bydgoszcz•Praca IT Łódź•Praca IT Białystok•Praca IT Toruń•Praca IT Gdańsk
Stanowiska:Grafik komputerowy praca•Tester gier praca•Programista praca•Tester oprogramowania praca•Frontend Developer praca•Data scientist praca•Tester manualny praca•Tester praca•Analytics praca•Tester aplikacji praca•Programista java praca•Web developer praca
Technologie i narzędzia:Python praca•Cyberbezpieczeństwo praca•Java praca•Bazy danych praca•Cisco praca•C++ praca•Javascript praca•SQL praca•Business Intelligence praca•Delphi praca•Wordpress praca•Testowanie aplikacji praca•C# praca•PHP praca
Specjalizacje:Backend praca•Devops praca•Frontend praca•Full-stack praca•GameDev praca•Mobile praca•Embedded praca•Architecture praca•QA/Testing praca•Security praca•AI/ML praca•Big data science praca•Helpdesk praca•IT admin praca•Agile praca•Product Management praca•Project Management praca•UX/UI praca•Business analytics praca•SAP & ERP praca•System analytics praca•PO/PM praca•Scrum master praca•Analityka praca•Data analytics & BI praca
Podsumowanie oferty
(Podsumowanie wygenerowane przez AI na bazie pełnej treści ogłoszenia rekrutacyjnego)
Projekt dotyczy rozwiązań MLOps wspierających personel medyczny, integrujących AI/ML z obszarem usług medycznych. Wymagana jest praktyczna znajomość Pythona, Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow, FastAPI oraz chmury i narzędzi CI/CD. Główne zadania to budowa pipeline'ów ML, wdrażanie i monitoring modeli produkcyjnych, automatyzacja procesów oraz współpraca z zespołami Data Science i biznesowymi. Projekt kładzie nacisk na niezawodność, bezpieczeństwo i rozwój rozwiązań AI/LLM.
od: 2 czerwca 2026
do: 2 lipca 2026
brak widełekkontrakt B2B (pełny etat)
brak widełekumowa o pracę
Parametry oferty
poziom:mid
tryb pracy: hybrydowa • stacjonarna
Sopot, pomorskie
Wymagania
Technologie wymagane
Python
Technologie mile widziane
SQL
Nasze wymagania
- Doświadczenie komercyjne: minimum 3 lata doświadczenia w obszarze MLOps, ML Engineering, Data Engineering lub pokrewnym, w tym praktyczna praca przy wdrażaniu modeli lub systemów data/ML na środowiska produkcyjne.
- Doświadczenie produkcyjne: masz na koncie samodzielny lub współrealizowany udział w utrzymaniu rozwiązań produkcyjnych; rozumiesz, jak projektować rozwiązania niezawodne, obserwowalne i łatwe do rozwijania.
- Python i inżynieria oprogramowania: dobrze znasz Pythona oraz potrafisz pisać czytelny, testowalny i utrzymywalny kod.
- MLOps stack: znasz narzędzia i praktyki związane z CI/CD, konteneryzacją, orkiestracją i wdrażaniem modeli; swobodnie poruszasz się przynajmniej w części z następującego obszaru: Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow, Git, FastAPI, monitorowanie i logging.
- Chmura i infrastruktura: masz praktyczne doświadczenie z przynajmniej jedną platformą chmurową lub środowiskiem opartym o usługi infrastrukturalne wykorzystywane do uruchamiania pipeline'ów i usług ML.
- Dane i integracje: dobrze rozumiesz pracę z danymi -- potrafisz współpracować z relacyjnymi bazami danych, API i pipeline'ami przetwarzania danych.
- Niezawodność i bezpieczeństwo: rozumiesz znaczenie kontroli dostępu, wersjonowania, audytowalności i monitoringu w systemach, które wspierają procesy biznesowe i medyczne.
- Współpraca: potrafisz rozmawiać zarówno z osobami technicznymi, jak i nietechnicznymi, porządkować wymagania i proponować praktyczne rozwiązania.
Mile widziane
- Doświadczenie w środowisku regulowanym, np. healthcare, medtech, pharma lub fintech.
- Znajomość zagadnień monitorowania jakości modeli, data driftu, model driftu i retrainingu.
- Praktyka w udostępnianiu modeli poprzez REST API lub architekturę mikroserwisową.
- Doświadczenie z rozwiązaniami LLM / GenAI od strony wdrożeniowej.
- Znajomość SQL i podstaw praktyk Data Engineering.
Twój zakres obowiązków
- Projektowanie, rozwój i utrzymanie pipeline'ów ML wspierających trenowanie, testowanie, wdrażanie i monitorowanie modeli.
- Współpraca z Data Scientistami, Data Engineerami i zespołami biznesowymi przy przenoszeniu modeli z fazy eksperymentalnej do produkcji.
- Automatyzacja procesów CI/CD dla rozwiązań opartych o Machine Learning.
- Budowa i rozwój środowisk do wersjonowania modeli, danych i eksperymentów.
- Tworzenie oraz utrzymanie API i usług udostępniających modele innym systemom.
- Monitorowanie działania modeli i procesów produkcyjnych, w tym jakości predykcji, wydajności, dostępności i driftu danych.
- Wspieranie zespołu w standaryzacji dobrych praktyk związanych z wdrożeniami, bezpieczeństwem, testowaniem i dokumentacją rozwiązań ML.
- Udział w rozwoju rozwiązań z obszaru AI/LLM tam, gdzie potrzebna jest solidna warstwa wdrożeniowa i operacyjna.
O projekcie
Tworzymy rozwiązania, które realnie wspierają pracę personelu medycznego i rozwój nowoczesnych usług opartych na danych. Poszukujemy osoby na stanowisko MLOps Engineer, która ma już doświadczenie w pracy z rozwiązaniami Machine Learning i potrafi przełożyć prototypy modeli na stabilne, bezpieczne i utrzymywalne środowiska produkcyjne. To rola dla osoby, która dobrze odnajduje się na styku data science, software engineeringu i infrastruktury, a jednocześnie chce rozwijać się przy projektach o wysokim znaczeniu biznesowym i medycznym.
Będziesz odpowiadać za budowę i rozwój rozwiązań MLOps w organizacji. Szukamy osoby, która rozumie, że wartość modelu pojawia się dopiero wtedy, gdy działa on niezawodnie w środowisku produkcyjnym, jest monitorowany, wersjonowany i możliwy do dalszego rozwoju.
To oferujemy
- Realny wpływ na sposób budowania i wdrażania rozwiązań AI w organizacji.
- Pracę przy projektach, które wspierają procesy medyczne i mają bezpośrednie przełożenie na jakość usług.
- Dużą samodzielność, krótką ścieżkę decyzyjną i możliwość proponowania własnych standardów technicznych.
- Elastyczną formę współpracy (zdalnie / hybrydowo).
- Zatrudnienie w oparciu o UoP lub B2B – Ty decydujesz.
- Benefity, które robią różnicę –po okresie próbnym zapewniamy szeroki pakiet dodatków pozapłacowych, w tym: kartę sportową na preferencyjnych warunkach, prywatną opiekę medyczną, pakiet badań laboratoryjnych, zniżki na firmowe produkty i usługi, ubezpieczenie grupowe w Allianz, udział w wydarzeniach i imprezach integracyjnych, Pracownicze Plany Kapitałowe.
Benefity
- prywatna opieka medyczna
- ubezpieczenie na życie
- możliwość pracy zdalnej
- elastyczny czas pracy
- zniżki na firmowe produkty i usługi
- spotkania integracyjne
- brak dress code’u
- kawa / herbata
- parking dla pracowników
Tak się u nas pracuje
MLOps Engineer (Mid/Regular) -- Medical AI & R&D
Zgłaszam się do:
Invicta
Sopot, pomorskie
Pracodawca zbiera zgłoszenia przez swój system.
Przejdziesz na zewnętrzny formularz.
Klikając w przycisk „Aplikuj” potwierdzasz, że zapoznałeś(‑łaś) się i akceptujesz Regulamin serwisu.
Tak pracodawca przetwarza Twoje dane
Wszystkim kandydatom gwarantujemy dyskrecję. Jednocześnie zastrzegamy, że skontaktujemy się z wybranymi kandydatami.
Prosimy o zawarcie w CV klauzuli: Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych, przekazanych przeze mnie w dokumentach aplikacyjnych przez Invicta Management Sp. z o.o., oraz Spółki Grupy Invicta dla potrzeb niezbędnych do realizacji procesu rekrutacji.
Zostałem poinformowany: o przysługujących mi prawach, o danych Administratora oraz Inspektora Ochrony Danych osobowych, o dobrowolności mojej zgody i możliwości jej cofnięcia w każdym czasie, o okresie przetwarzania moich danych oraz celu ich przetwarzania.
Obowiązek informacyjny
Administratorem danych osobowych jest Invicta Management Sp. z o.o. z siedzibą w Sopocie przy ul. Polnej 64. Dane zawarte w dokumentach aplikacyjnych przetwarzane będą na potrzeby procesu rekrutacji. Pani/a dane przetwarzane będą w oparciu o przepisy prawa i/lub na podstawie wyrażonej przez Pana/ią zgody. Podanie danych jest dobrowolne, ale niezbędne do rozpatrzenia Pani/a kandydatury.
Wysyłając do Invicta Management zgłoszenie aplikacyjne poprzez Aplikuj lub w inny sposób zgadzasz się na przetwarzanie Twoich danych osobowych zawartych w zgłoszeniu aplikacyjnym w celu udziału w rekrutacji na stanowisko wskazane w ogłoszeniu.
Jednocześnie informujemy, że Invicta Management Sp. z o.o. jest podmiotem odpowiedzialnym za proces rekrutacji na potrzeby pozostałych Spółek Invicta tj. Invicta Sp. z o.o., Medyczne Laboratoria Diagnostyczne Invicta Sp. z o.o., Invicta Software Sp. z o.o., Klinika Antiaging Invicta Sp. z o.o.
W związku z tym baza Kandydatów, którzy złożyli dokumenty aplikacyjne bez wskazania konkretnego stanowiska lub wyrazili zgodę na udział w przyszłych postępowaniach rekrutacyjnych ma charakter wspólny - Kandydat będzie brany pod uwagę w ramach wszystkich rekrutacji organizowanych przez Spółki Invicta (Spółki Invicta są jej współadministratorami).
Zgodę na przetwarzanie danych osobowych może Pan/i wycofać w każdym momencie, przy czym wycofanie zgody nie wpływa na zgodność z prawem przetwarzania, którego dokonano na podstawie zgody przed jej cofnięciem.
Dane przechowujemy do czasu zakończenia postępowania rekrutacyjnego lub, w przypadku zgody na udział w przyszłych rekrutacjach przez okres 3 lat, licząc od dnia złożenia aplikacji z danymi.
Dostęp do Pani/a danych mogą posiadać dostawcy rozwiązań informatycznych wspierający proces rekrutacji oraz pracownicy Spółek Invicta uczestniczący bądź odpowiedzialni za procesy rekrutacyjne. Pani/a dane nie będą przetwarzane w oparciu o zautomatyzowane podejmowanie decyzji, w tym profilowanie.
Przysługuje Pani/u prawo dostępu do swoich danych, żądania ich usunięcia, sprostowania, ograniczenia przetwarzania oraz przeniesienia danych do innego podmiotu. Wszystkie powyższe czynności można wykonać poprzez przesłanie z adresu e-mail podanego w dokumentach aplikacyjnych stosownej wiadomości na adres [email protected]. W razie dodatkowych pytań do Pani/a dyspozycji pozostaje nasz Inspektor Ochrony Danych (IOD), z którym kontakt możliwy jest poprzez skrzynkę [email protected]. Przysługuje Pani/u także prawo wniesienia skargi do Prezesa
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Brakuje Ci informacji?
- Upewnij się, że w treści nie ma tego, czego szukasz.
- Zadaj pytanie, jeśli potrzebujesz więcej szczegółów dotyczących powyższej oferty.
- Przekażemy Twoje pytanie do pracodawcy i postaramy się dostarczyć odpowiedź w ciągu 3 dni roboczych.