AI Data Engineer
PEOPLE TRUST SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
⚲ Warszawa
150–160 zł netto (+ VAT) / godz.
Wymagania
- ai
- ml
- SAP
Opis stanowiska
Nasze wymagania:
AI / Computer Vision: doświadczenie z OCR, Document AI / Document Intelligence, Vision LLMs, klasyfikacja obrazów, wykrywanie obiektów (Object Detection).
Generative AI: praktyczna znajomość Large Language Models (LLM), Prompt Engineering, ekstrakcja informacji z dokumentów, generowanie ustrukturyzowanych danych (Structured Output).
Document Processing: analiza dokumentów PDF, przetwarzanie skanów, ekstrakcja tabel, analiza układu dokumentów (Layout Analysis), rozpoznawanie pisma odręcznego (Handwriting Recognition).
Data Engineering: Python, Pandas, Databricks.
Mile widziane:
MLOps,
Microsoft Document Intelligence,
Azure AI Vision,
OpenCV,
PySpark,
Delta Lake,
projektowanie rozwiązań AI zgodnych z GDPR,
doświadczenie z modelami danych i strukturami atrybutów SAP,
znajomość SAP PM/EAM lub SAP S/4 Utilities.
O projekcie:
Dla naszego klienta realizującego strategiczny program transformacji cyfrowej poszukujemy AI Engineer / Data Engineer, który wesprze budowę rozwiązania wykorzystującego AI, Computer Vision oraz Document Intelligence do automatycznego przetwarzania dokumentacji technicznej i integracji danych z systemami SAP.
Projekt obejmuje opracowanie nowoczesnego rozwiązania umożliwiającego automatyczne rozpoznawanie, ekstrakcję oraz strukturyzację danych z dokumentów technicznych, zdjęć urządzeń oraz archiwalnej dokumentacji infrastruktury energetycznej.
Zakres obowiązków:
Analiza dokumentów technicznych, zdjęć urządzeń, tabliczek znamionowych oraz zeskanowanej dokumentacji.
Projektowanie architektury rozwiązania opartego na: OCR, Document Intelligence, Vision AI, Large Language Models (LLM), mechanizmach walidacji danych i kontroli jakości.
Rozwój oraz konfiguracja komponentów AI odpowiedzialnych za analizę obrazów i dokumentów.
Transformacja wyekstrahowanych danych do ustrukturyzowanych modeli zgodnych z wymaganiami biznesowymi oraz systemami SAP (SAP PM/EAM, SAP S/4 Utilities).
Przygotowanie danych w formatach CSV, JSON oraz strukturach importowych SAP.
Implementacja mechanizmów zapewnienia jakości danych (walidacja kompletności, spójności, confidence scoring, klasyfikacja błędów).
Realizacja pilotażowego wdrożenia oraz analiza skuteczności procesu ekstrakcji.
Tworzenie dokumentacji technicznej, architektury rozwiązania oraz dokumentacji przekazania systemu.
Oferujemy:
długoterminowy projekt do końca 2026 roku z dużą szansą na przedłużenie,
pracę w 100% zdalną,
udział w nowoczesnym projekcie wykorzystującym AI, Computer Vision i Generative AI,
współpracę z międzynarodowym zespołem specjalistów,
możliwość pracy przy rozwiązaniach integrujących AI z systemami SAP w dużej organizacji.
AI / Computer Vision: doświadczenie z OCR, Document AI / Document Intelligence, Vision LLMs, klasyfikacja obrazów, wykrywanie obiektów (Object Detection).
Generative AI: praktyczna znajomość Large Language Models (LLM), Prompt Engineering, ekstrakcja informacji z dokumentów, generowanie ustrukturyzowanych danych (Structured Output).
Document Processing: analiza dokumentów PDF, przetwarzanie skanów, ekstrakcja tabel, analiza układu dokumentów (Layout Analysis), rozpoznawanie pisma odręcznego (Handwriting Recognition).
Data Engineering: Python, Pandas, Databricks.
Mile widziane:
MLOps,
Microsoft Document Intelligence,
Azure AI Vision,
OpenCV,
PySpark,
Delta Lake,
projektowanie rozwiązań AI zgodnych z GDPR,
doświadczenie z modelami danych i strukturami atrybutów SAP,
znajomość SAP PM/EAM lub SAP S/4 Utilities.
O projekcie:
Dla naszego klienta realizującego strategiczny program transformacji cyfrowej poszukujemy AI Engineer / Data Engineer, który wesprze budowę rozwiązania wykorzystującego AI, Computer Vision oraz Document Intelligence do automatycznego przetwarzania dokumentacji technicznej i integracji danych z systemami SAP.
Projekt obejmuje opracowanie nowoczesnego rozwiązania umożliwiającego automatyczne rozpoznawanie, ekstrakcję oraz strukturyzację danych z dokumentów technicznych, zdjęć urządzeń oraz archiwalnej dokumentacji infrastruktury energetycznej.
Zakres obowiązków:
Analiza dokumentów technicznych, zdjęć urządzeń, tabliczek znamionowych oraz zeskanowanej dokumentacji.
Projektowanie architektury rozwiązania opartego na: OCR, Document Intelligence, Vision AI, Large Language Models (LLM), mechanizmach walidacji danych i kontroli jakości.
Rozwój oraz konfiguracja komponentów AI odpowiedzialnych za analizę obrazów i dokumentów.
Transformacja wyekstrahowanych danych do ustrukturyzowanych modeli zgodnych z wymaganiami biznesowymi oraz systemami SAP (SAP PM/EAM, SAP S/4 Utilities).
Przygotowanie danych w formatach CSV, JSON oraz strukturach importowych SAP.
Implementacja mechanizmów zapewnienia jakości danych (walidacja kompletności, spójności, confidence scoring, klasyfikacja błędów).
Realizacja pilotażowego wdrożenia oraz analiza skuteczności procesu ekstrakcji.
Tworzenie dokumentacji technicznej, architektury rozwiązania oraz dokumentacji przekazania systemu.
Oferujemy:
długoterminowy projekt do końca 2026 roku z dużą szansą na przedłużenie,
pracę w 100% zdalną,
udział w nowoczesnym projekcie wykorzystującym AI, Computer Vision i Generative AI,
współpracę z międzynarodowym zespołem specjalistów,
możliwość pracy przy rozwiązaniach integrujących AI z systemami SAP w dużej organizacji.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
wsparcie budowy rozwiązania wykorzystującego AI, Computer Vision oraz Document Intelligence
Może oznaczać zarówno tworzenie od podstaw, jak i integrację istniejących narzędzi i modeli.
🔴
automatycznego przetwarzania dokumentacji technicznej i integracji danych z systemami SAP
Chociaż brzmi to jak pełna automatyzacja, może oznaczać, że pewne etapy procesu nadal będą wymagały interwencji człowieka.
🔴
opracowanie nowoczesnego rozwiązania
Może oznaczać wykorzystanie najnowszych technologii, ale też potencjalnie brak stabilnych, sprawdzonych rozwiązań.
🔴
analiza dokumentów technicznych, zdjęć urządzeń, tabliczek znamionowych oraz zesk
Niedokończony opis obowiązków może sugerować, że zakres pracy jest jeszcze nie w pełni zdefiniowany lub że ogłoszenie jest niekompletne.