Data Engineer/Fullstack AI (Systemy ML)

Nasze wymagania: 3–5 lat doświadczenia praktycznego w data engineeringu, data science lub roli hybrydowej Budowa pipeline’ów end-to-end: ingestion → processing → model → API → produkcja Doświadczenie w batch processingu oraz ETL/ELT (np. Celery, Luigi, Airflow lub podobne) Praca z danymi nieustrukturyzowanymi: PDF, HTML, obrazy, tekst Techniki ekstrakcji danych: OCR, NLP, parsing, regex, scraping, integracja wielu źródeł Silne umiejętności przetwarzania danych: czyszczenie, transformacja, normalizacja dużych i „brudnych” datasetów Biegłość w Pythonie (Pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch / TensorFlow) Znajomość SQL i NoSQL (mile widziany Neo4j / grafowe bazy danych) Chmura: AWS, GCP lub Azure + Docker Apache Spark lub podobne narzędzia do przetwarzania na dużą skalę Język angielski B2/C1 pozwalający na codzienną komunikację w mowie i piśmie Budowa i wdrażanie modeli ML w produkcji (NLP, Computer Vision, time-series itd.) Doświadczenie z: RAG (Retrieval-Augmented Generation), embeddingami, fine-tuningiem, ewaluacją modeli Znajomość frameworków: LangChain, LlamaIndex lub podobnych Tworzenie API i mikroserwisów (FastAPI / Flask) O projekcie: Projekt polega na budowie end-to-end platform AI, która automatyzuje analizę i przetwarzanie danych z wielu źródeł. Projekt wymaga podejścia systemowego, gdzie inżynier odpowiada za cały pipeline — od danych wejściowych, przez modele, aż po wdrożenie i monitoring w środowisku produkcyjnym. Zakres obowiązków: Projektowanie i budowa pipeline’ów danych end-to-end Rozwój systemów ML i AI/LLM w środowisku produkcyjnym Tworzenie API i mikroserwisów dla modeli ML Optymalizacja całego systemu Praca z technologiami chmurowymi i konteneryzacją Oferujemy: Wspierające środowisko pracy Stabilne zatrudnienie Otwartość na inicjatywy pracowników Możliwości rozwoju zawodowego i awansu