Senior AI/ML Engineer – Azure & Databricks [M/F]
⚲ Remote
30 240 - 35 280 PLN (B2B)
Wymagania
- min. 6 lat doświadczenia w obszarze Data Engineering
- bardzo dobra, praktyczna znajomość Azure Databricks
- doświadczenie w pracy z Azure Synapse Analytics
- doświadczenie z Azure Data Lake
- doświadczenie w Data Modeling, Data Warehousing, Business Intelligence, Data Mining, DataOps
- doświadczenie lub praktyczna znajomość projektów związanych z Machine Learning
- doświadczenie w pracy z OCR / Intelligent Document Processing (IDP) lub Azure AI Document Intelligence
- doświadczenie w tworzeniu lub wdrażaniu rozwiązań do przetwarzania dokumentów wielojęzycznych
Opis stanowiska
Projekt dotyczy automatyzacji przetwarzania dokumentów i danych — OCR, Intelligent Document Processing, NLP i analiza tekstu — dla klienta biznesowego. Rola jest mocno osadzona w Data Engineeringu na Azure: budowa ETL/ELT w Databricks i Synapse, modele danych, hurtownia, BI, a dopiero na tym fundamencie wdrażanie rozwiązań AI/ML. To oferta dla doświadczonego inżyniera danych, który chce rozwijać się w kierunku AI, a nie dla osoby szukającej typowej pracy nad modelami ML od podstaw — uwaga: wymóg 'doświadczenie lub praktyczna znajomość projektów ML' może oznaczać także pracę z gotowymi rozwiązaniami lub ich integrację, niekoniecznie trenowanie modeli.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
budowa i rozwój rozwiązań, które pozwolą automatyzować procesy związane z przetwarzaniem dokumentów i danych
Może oznaczać zarówno tworzenie innowacyjnych systemów, jak i integrację istniejących narzędzi w celu usprawnienia pracy.
🟡
wdrażanie nowych rozwiązań AI odpowiadających na potrzeby biznesowe klienta
Może oznaczać tworzenie od podstaw zaawansowanych modeli AI lub dostosowywanie gotowych rozwiązań do specyficznych wymagań.
🟡
Min. 6-letnie doświadczenie w obszarze Data Engineering
Wymagane jest solidne doświadczenie, ale projekt może nie być w pełni skoncentrowany na czystym Data Engineeringu, a raczej na jego zastosowaniu w AI/ML.
🔴
Doświadczenie lub praktyczna znajomość projektów związanych z Machine Learning
Niekoniecznie oznacza głębokie doświadczenie w tworzeniu modeli ML od podstaw, może być to również praca z gotowymi rozwiązaniami lub ich integracja.
🟡
Znajomość nowoczesnych narzędzi i praktyk wspierających tworzenie rozwiązań z wykorzystaniem AI
Może oznaczać zarówno znajomość najnowszych technologii, jak i po prostu umiejętność korzystania z popularnych bibliotek i frameworków.