Pracuj.pl Stacjonarnie Mid

AI Engineer

IN4GE sp. z o.o.

⚲ Kraków, Warszawa, Wrocław

140–180 zł netto (+ VAT) / godz.

Wymagania

  • Python
  • Docker
  • Kubernetes
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • scikit-learn
  • AWS
  • Google Cloud Platform
  • Microsoft Azure
  • REST API
  • GraphQL API

Opis stanowiska

Nasze wymagania: Praktyczna znajomość języka Python oraz popularnych bibliotek z obszaru ML i AI, takich jak PyTorch, TensorFlow lub scikit-learn. Doświadczenie w pracy z chmurą publiczną, taką jak AWS, GCP lub Azure, oraz z narzędziami do konteneryzacji, takimi jak Docker i Kubernetes. Umiejętność projektowania REST API lub GraphQL API oraz podstawowa znajomość architektury mikroserwisowej. Zrozumienie zagadnień związanych z MLOps, w tym CI/CD, monitoringiem oraz versioningiem danych i modeli. Wykształcenie wyższe techniczne w obszarze informatyki, matematyki, automatyki lub równoważne doświadczenie komercyjne. Mile widziane: Doświadczenie w pracy z dużymi modelami językowymi. Znajomość zagadnień związanych z LLMOps. Doświadczenie w pracy z vector databases. Znajomość architektury RAG. O projekcie: Dla naszego Klienta poszukujemy osób do współpracy na stanowisku AI Engineer przy projektach realizowanych w nowoczesnym środowisku technologicznym. To propozycja dla osób, które chcą rozwijać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, mając realny wpływ na kształt tworzonych produktów oraz kierunek rozwoju wdrażanych technologii. Rola obejmuje zarówno projektowanie, budowę i optymalizację modeli, jak i współpracę przy ich wdrażaniu do środowisk produkcyjnych. Poszukujemy osób, które dobrze odnajdują się na styku obszarów AI, danych, systemów backendowych oraz środowisk chmurowych i chcą uczestniczyć w tworzeniu rozwiązań odpowiadających na konkretne potrzeby biznesowe. Zakres obowiązków: Projektowanie i rozwijanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji oraz uczeniu maszynowym. Budowa, trenowanie i optymalizacja modeli ML oraz LLM zgodnie z potrzebami biznesowymi. Przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych, w tym realizacja procesów ETL oraz feature engineering. Współpraca z zespołami produktowymi, analitycznymi oraz DevOps przy wdrażaniu modeli do środowisk produkcyjnych. Monitorowanie jakości modeli oraz ich ciągłe doskonalenie z wykorzystaniem praktyk MLOps i automatyzacji pipeline’ów. Oferujemy: Współpracę w modelu B2B. Możliwość rozwoju w międzynarodowych projektach z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi i technologii. Atrakcyjne warunki finansowe dopasowane do doświadczenia i zakresu kompetencji. Współpracę w zgranym zespole, który ceni wymianę wiedzy oraz otwartą komunikację. Realny wpływ na rozwój projektów oraz wdrażane rozwiązania. Model współpracy stacjonarny lub hybrydowy w jednej z lokalizacji: Wrocław, Kraków, Warszawa.