Senior Machine Learning Engineer z językiem niemieckim

🤖 Machine Learning Engineer z językiem niemieckim 🤖 Poziom: Mid / Senior  Język: angielski B2, niemiecki min. B2 +Wyjazdowość: ok. 20% do klienta  Tryb i miejsce pracy: stacjonarny, hybrydowy lub zdalny (mamy biura we Wrocławiu i w Opolu).   „AI nie jest u nas tylko eksperymentem. Budujemy rozwiązania, które działają w środowiskach produkcyjnych, są stabilne, mierzalne i gotowe do dalszego rozwoju. Szukamy osoby, która potrafi trenować i dostosowywać modele, ale równie dobrze odnajduje się we wdrożeniu, integracji oraz dbaniu o jakość i sens biznesowy rozwiązania. Jeśli chcesz pracować blisko technologii i architektury oraz, wykorzystując rozwiązania ML/AI, bezpośrednio odpowiadać na wyzwania, z jakimi mierzą się nasi klienci, odezwij się.”  Robert Adamiec - Head of AI and Delivery Excellence   🚀Dlaczego warto dołączyć do Convista?  • Nasi klienci z obszaru ochrony zdrowia i sektora publicznego działają w środowiskach, w których skala danych i złożoność procesów są bardzo duże. Dobrze zaprojektowane rozwiązania ML/AI pomagają ograniczać nakład pracy związany z analizą i obsługą danych, przyspieszają podejmowanie decyzji i otwierają drogę do nowych usług cyfrowych dla ubezpieczonych i obywateli. To realna szansa na usprawnienie pracy z dużymi wolumenami danych, automatyzację czasochłonnych procesów i lepsze wykorzystanie informacji w codziennej działalności.  • W Convista pomagamy klientom tworzyć rozwiązania AI/ML, które są bezpieczne, użyteczne i możliwe do skutecznego wdrożenia w praktyce. Zależy nam na jakości technicznej, zgodności z regulacjami oraz na maksymalizacji wartości, jaką nasze rozwiązania przynoszą w rzeczywistych zastosowaniach.  • Na tym stanowisku będziesz pracować blisko klienta, danych i konkretnych problemów biznesowych. To rola dla osoby, która chce łączyć uczenie maszynowe z inżynierią oprogramowania, integracją nowych rozwiązań z instniejącymi systemami oraz z konkretnymi procesami biznesowymi.   • Dodatkowo masz realny wpływ na rozwój obszaru AI i Machine Learning oraz na to, jak w Convista budujemy i wdrażamy tego typu rozwiązania: od pracy nad modelami, przez wdrożenia, automatyzację i monitoring, po wypracowywanie dobrych praktyk związanych z rozwojem i skalowaniem rozwiązań działających w środowiskach produkcyjnych.  🧑‍💻Twoja rola: • Odpowiadasz za rozwój rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym od etapu koncepcji po wdrożenie.   • Projektujesz, budujesz i rozwijasz modele AI/ML oraz integrujesz je z aplikacjami, usługami i systemami poprzez API, w tym rozwiązania inferencyjne wykorzystywane bezpośrednio w procesach biznesowych.  • Tworzysz i realizujesz kompletne pipeline’y ML (end‑to‑end) – od przygotowania danych i inżynierii cech, przez trening i walidację, aż po wdrożenie i udostępnienie modeli w środowiskach produkcyjnych.  • Rozwijasz praktyki związane z MLOps: zarządzanie cyklem życia modeli, automatyzację wdrożeń, wersjonowanie, powtarzalność wyników, dokumentację oraz standardy pracy dla rozwiązań ML.  • Pracujesz z rozwiązaniami wdrażanymi w środowiskach produkcyjnych i regulowanych, gdzie kluczowe znaczenie mają bezpieczeństwo, ochrona danych, możliwość audytu oraz zgodność z obowiązującymi regulacjami.  • Ściśle współpracujesz z architektami systemów, zespołami developerskimi oraz ekspertami biznesowymi, dbając o spójne osadzenie rozwiązań AI w istniejących krajobrazach systemowych i procesowych.  • Współpracujesz z klientami i zespołami projektowymi przy identyfikacji zastosowań AI, doborze właściwego podejścia oraz wdrażaniu rozwiązań, które przynoszą realną wartość biznesową.  🧩Twoje wyzwania: • Jak budować rozwiązania ML gotowe do pracy w rzeczywistym środowisku produkcyjnym? • Jak wdrażać AI w środowiskach wymagających stabilności, bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami właściwymi dla sektora publicznego i sektora ochrony zdrowia?   • Jak projektować rozwiązania zapewniające jakość, powtarzalność i skuteczny monitoring modeli? • Jak przekładać możliwości ML/AI na konkretne procesy i potrzeby biznesowe? ⚙️Technologie i obszary, w których będziesz pracować:  • Python oraz narzędzia wykorzystywane w projektach uczenia maszynowego  • Budowa i rozwój modeli, ocena jakości rozwiązań ML  • Procesy trenowania, testowania, wdrażania i utrzymania modeli  • Integracja modeli z aplikacjami, usługami i interfejsami API  • Monitoring modeli i systemów oraz kontrola jakości działania  • Automatyzacja, wersjonowanie i zarządzanie cyklem życia rozwiązań ML  • DevOps, CI/CD  • Przykładowe technologie: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, MLflow, Airflow, FastAPI, SQL, Azure / AWS / GCP, Docker, Kubernetes  🎯Twoje kompetencje biznesowe: • Masz co najmniej 3 lata doświadczenia w pracy z uczeniem maszynowym w środowisku projektowym lub produktowym  • Masz doświadczenie we wdrażaniu rozwiązań do środowiska produkcyjnego, a nie tylko w budowie modeli lub analizach eksperymentalnych  • Rozumiesz, jak pracować z klientem i zespołem projektowym, tak aby rozwiązanie techniczne odpowiadało na realną potrzebę biznesową  • Masz doświadczenie w pracy w środowisku enterprise  • Dobrze odnajdujesz się w pracy zespołowej i w podejściu zwinnym (Scrum / Kanban)  • Znasz język niemiecki i angielski na poziomie pozwalającym na swobodną pracę projektową (B2+)  • Jesteś gotowy/-a do wyjazdów do klienta  • Mile widziane będzie doświadczenie w projektach dla sektora publicznego, idealnie w obszarze ubezpieczeń zdrowotnych lub ubezpieczeń socjalnych   🎯Twoje kompetencje techniczne: • Bardzo dobrze znasz Python  • Pracujesz z bibliotekami takimi jak scikit-learn, PyTorch lub TensorFlow  • Masz doświadczenie w przygotowaniu procesów do trenowania, testowania i wdrażania modeli  • Znasz narzędzia i praktyki związane z MLOps, w tym automatyzację, wersjonowanie, monitoring i utrzymanie modeli  • Masz doświadczenie z konteneryzacją i wdrażaniem aplikacji lub usług  • Znasz dobre praktyki programistyczne: czytelny kod, testy, praca z repozytorium, przeglądy kodu  • Rozumiesz podstawy architektury systemów   • Wykształcenie techniczne   • Mile widziana będzie znajomość rozwiązań chmurowych i narzędzi takich jak MLflow, Airflow, Docker, Kubernetes, FastAPI, ollama  👉 Sprawdź nasze benefity! 🎁 💻Proces rekrutacji  • Telefoniczna weryfikacja j. niemieckiego • Rozmowa z HR  • Spotkanie techniczne • Feedback