Regular Machine Learning - AI Engineer (k/m/x)

Nasze wymagania: Doświadczenie w inżynierii danych i budowie pipeline’ów danych Bardzo dobra znajomość Pythona w zastosowaniach produkcyjnych (API, mikroserwisy) Doświadczenie w pracy z modelami ML oraz ich wdrażaniem Znajomość narzędzi MLOps/LLMOps (np. Azure ML, Azure AI) Doświadczenie z platformami Big Data (np. Databricks, Spark/PySpark) Znajomość architektury chmurowej (Azure lub GCP) Doświadczenie z integracją i przetwarzaniem danych (Data Lake, ETL/ELT) Podstawowa znajomość GenAI (LLM, RAG, prompt engineering) Znajomość praktyk CI/CD i DevOps Umiejętność pracy zespołowej oraz komunikacji techniczne O projekcie: Projekt dotyczy zaprojektowania i wdrożenia skalowalnej platformy przetwarzania danych oraz rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję. Głównym celem jest umożliwienie automatyzacji procesów analitycznych oraz integracji modeli Machine Learning i rozwiązań GenAI w środowisku produkcyjnym. Zakres prac obejmuje budowę i optymalizację pipeline’ów danych, implementację modeli ML/LLM, a także rozwój praktyk MLOps/LLMOps zapewniających stabilność, monitoring i ciągłe doskonalenie rozwiązań. System jest rozwijany w środowisku chmurowym, z naciskiem na wydajność, skalowalność i łatwość utrzymania. Szukamy 3 osób, na okres kwiecień - czerwiec z potencjałem przedłużenia kontraktu. Zakres obowiązków: Współpraca z zespołami Data Science przy wdrażaniu modeli ML do środowiska produkcyjnego Projektowanie i implementacja rozwiązań GenAI (m.in. integracje LLM, RAG, prompt engineering) Budowa i rozwój pipeline’ów przetwarzania danych (batch oraz near real-time) Implementacja i rozwój praktyk MLOps/LLMOps (monitoring, CI/CD, versioning modeli) Tworzenie mikroserwisów i API w Pythonie wspierających systemy ML Optymalizacja wydajności przetwarzania danych i modeli Zbieranie wymagań technicznych oraz estymacja prac Przygotowywanie dokumentacji technicznej Prezentowanie rozwiązań i wyników interesariuszom