MLOps/AI Engineer/ Data Scientist
⚲ Krakow
Do uzgodnienia
Wymagania
- doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu produkcyjnych rozwiązań AI/ML
- praktyczna znajomość Machine Learning, Generative AI i LLM
- doświadczenie w budowie pipeline'ów ML (od eksperymentu po monitoring)
- znajomość MLOps, DevOps i praktyk inżynierii oprogramowania w kontekście AI
- gotowość do pracy konsultingowej z klientami z sektora finansowego
Opis stanowiska
Capco to globalny dom konsultingowy obsługujący bankowość, płatności i rynki kapitałowe — jako MLOps/AI Engineer/Data Scientist trafisz do projektów wdrażających AI i GenAI u klientów z sektora finansowego. Realnie będziesz budować pipeline'y ML, aplikacje AI w Pythonie oraz systemy produkcyjne z użyciem Dockera, Kubernetesa i chmury, a także współpracować z data scientistami i zespołami klienta. To dobra oferta dla osób, które lubią zmienność projektową i konsulting, ale uwaga: firma sama opisuje kulturę jako 'fast-moving' i 'entrepreneurial', co w praktyce może oznaczać dużą zmienność priorytetów, presję czasu i brak gotowych procesów — warto dopytać o konkretny projekt i zakres odpowiedzialności, bo opis ról jest celowo ogólny ('depending on your experience').
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
we're not just another consultancy
Typowy zwrot budujący wyjątkowość; w praktyce nie wnosi konkretów o warunkach pracy.
🔴
fast-moving, flexible, collaborative, and entrepreneurial
Może oznaczać dużą zmienność priorytetów i presję czasu; 'entrepreneurial' bywa eufemizmem na brak gotowych procesów.
🟡
challenge the status quo, experiment with new technologies
Zachęta do inicjatywy, ale może też sugerować brak ustalonych standardów i konieczność samodzielnego torowania drogi.
🔴
Depending on your experience and area of expertise
Zakres obowiązków jest niedoprecyzowany — warto dopytać o konkretny projekt i odpowiedzialności.