← Sottava, jobs the hour they open
Posted 9 mo agoFirst seen 26 d ago
MLOps Engineer
Posted by Onwelo on 28 January 2026, 278 days ago. Still on their Teamtailor board when we checked 7 min ago. Half of Onwelo's roles come down within 140 days.
What the posting is about
Design, build, and maintain MLOps/LLMOps platform supporting entire ML lifecycle. Create scalable training and inferencing environments using Azure ML, Azure AI Foundry, and Kubernetes. Implement CI/CD/CT pipelines for ML solutions and containerize models for deployment on hybrid cloud clusters. Collaborate with data science, IT operations, and business teams throughout solution development.
Read out of the posting
Levelmid
Experience asked3+ years
EmploymentFull time
LocationWarszawa, PL
RemoteYes
Visa sponsorshipNot stated
Salary286k to 312k PLN
Posted2026-01-28
Found viateamtailor, direct from their system
We saw it 8 months after it went up.
The posting, as the company wrote it
Salary: 286000 to 312000 PLN per year
Poznaj Onwelo
Onwelo jest partnerem technologicznym, który dostarcza kompleksowe usługi — od strategii i architektury, przez wdrożenia, po utrzymanie — w obszarach transformacji cyfrowej, danych i automatyzacji. Nasz zespół to ponad 400 specjalistów z silnymi kompetencjami seniorskimi oraz 300+ zrealizowanych projektów dla dużych organizacji w Polsce, Europie i USA. Działamy z kilku polskich miast oraz z biur w Niemczech, Szwajcarii i USA, łącząc lokalną obecność z globalnym zasięgiem.
O projekcie
Obecnie pod kątem budowy platformy wdrożeniowej dla klienta z branży healthcare poszukujemy doświadczonego MLOps Engineera , który będzie odpowiedzialny za projektowanie, automatyzację, wdrażanie oraz utrzymanie rozwiązań Machine Learning w środowisku chmurowym AWS.
Szukamy osoby, która łączy wiedzę z zakresu Machine Learning, DevOps i Cloud Engineering, potrafi przekładać rozwiązania Data Science na skalowalne systemy produkcyjne.
Twoje zadania
Projektowanie, rozwój i utrzymanie infrastruktury MLOps w ekosystemie AWS, w szczególności AWS SageMaker i usług AWS Machine Learning
Budowanie i rozwijanie procesów CI/CD dedykowanych rozwiązaniom Machine Learning
Konteneryzacja rozwiązań ML z wykorzystaniem Dockera
Monitorowanie i zapewnienie obserwowalności rozwiązań ML z wykorzystaniem AWS CloudWatch
Wsparcie produkcyjne wdrożonych rozwiązań AI/ML, diagnozowanie problemów i optymalizacja ich działania
Współpraca z zespołami Data Science, Software Engineering i innymi interesariuszami w celu dostarczania i utrzymywania rozwiązań AI/ML
Kogo szukamy
4–7 lat ogólnego doświadczenia inżynierskiego , w tym udokumentowane praktyczne doświadczenie w pracy z rozwiązaniami AI/ML w środowiskach produkcyjnych
Praktyczna znajomość ekosystemu AWS , w szczególności AWS SageMaker oraz usług wspierających rozwój i wdrażanie rozwiązań Machine Learning
Doświadczenie w projektowaniu i implementacji procesów CI/CD dla projektów ML
Dobra znajomość Dockera i technologii konteneryzacji
Doświadczenie w zarządzaniu modelami ML, ich rejestracji, wersjonowaniu oraz śledzeniu eksperymentów
Znajomość AWS CloudWatch i zagadnień związanych z monitorowaniem oraz obserwowalnością systemów
Dobra znajomość języka Python oraz systemu kontroli wersji Git
Doświadczenie we wdrażaniu i wspieraniu rozwiązań AI/ML w środowisku produkcyjnym
Co oferujemy
Udział w projektach technologicznych dla globalnych klientów
Pracę w obszarze rozwijających się technologii danych, sztucznej inteligencji i machine learning
Aż 80% awansów w naszej firmie odbywa się wewnętrznie
90% kadry zarządzającej ma wykształcenie techniczne
Dostęp do szkoleń wewnętrznych i ścieżek rozwojowych
Udział w wydarzeniach zespołowych, firmowych spotkaniach i Town Hallach
Dostęp do ubezpieczenia na życie oraz prywatnej opieki medycznej dla siebie i rodziny
Kartę MultiSport wspierającą dbałość o zdrowie i kondycję
Copied from Onwelo’s own board, not rewritten.
Why this page exists
We read companies’ own hiring systems every hour, 1,909 of them, and show a job the hour it opens instead of when a job board gets around to indexing it. We saw it 8 months after it went up.
The feed is free. No card, no trial to expire.
A free account first, no card