Data Scientist (AI Solutions) | f/m/d
ERGO Technology & Services S.A.
⚲ Gdańsk, Warszawa, Śródmieście
Do uzgodnienia
Wymagania
- biegły angielski w mowie i piśmie
- wykształcenie wyższe w naukach przyrodniczych, matematyce stosowanej, statystyce, informatyce lub pokrewnej dziedzinie
- praktyczne doświadczenie w modelowaniu statystycznym, machine learning, AI i wizualizacji danych
- doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych strukturalnych, półstrukturalnych i niestrukturalnych
- gotowość do podróży służbowych
Mile widziane
- doświadczenie w MLOps
- biegły niemiecki w mowie i piśmie
- doświadczenie w branży ubezpieczeniowej
Opis stanowiska
W ERGO Technology & Services będziesz projektować i wdrażać rozwiązania ML oraz (Gen)AI, w tym deep learning, z uwzględnieniem najnowszych osiągnięć GenAI — od trenowania i fine-tuningu modeli, przez prompt engineering, po ciągły monitoring i optymalizację. Będziesz pracować w agile nad strategicznymi projektami digitalizacji, blisko zespołów IT i biznesu, oraz współtworzyć firmową społeczność AI. Szczera uwaga: projekty mogą być na wczesnym etapie, co wiąże się z niepewnością co do zakresu i kierunku, a od kandydata oczekuje się samodzielnego inicjowania rozwiązań bez jasno zdefiniowanych wytycznych. Wymagana jest gotowość do podróży służbowych.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
willingness to innovate and a proactive way of working
Oczekuje się od Ciebie samodzielnego rozwiązywania problemów i proponowania nowych rozwiązań, nawet jeśli nie są one jasno zdefiniowane.
🔴
experience in processing large structured, semi-structured and unstructured data sets
Może oznaczać pracę z różnymi typami danych, ale też potencjalnie z danymi o niskiej jakości lub chaotycznymi.
🟡
MLOps experience is desirable
Chociaż pożądane, brak tego doświadczenia nie dyskwalifikuje kandydata, ale może oznaczać, że będziesz musiał szybko się go nauczyć.
🔴
developing and implementing strategic digitalisation projects with focus on (Gen)AI
Projekt może być na wczesnym etapie rozwoju, co oznacza niepewność co do zakresu i kierunku.
🔴
working closely with IT and business units in agile, cross-functional teams to implement ma
Praca w zespole może oznaczać konieczność częstych spotkań i kompromisów, a skrót 'ma' sugeruje niedokończony opis.