MID Data Scientist
⚲ Warszawa
20 160 - 21 840 PLN netto (B2B)
Wymagania
- doświadczenie w budowie asynchronicznych mikroserwisów i endpointów z FastAPI
- praktyka w pytest (testy jednostkowe, funkcjonalne i integracyjne dla pipeline'ów ML/LLM)
- architektura wieloetapowych, stanowych grafów agentowych z LangGraph lub Google ADK
- praktyczne doświadczenie w optymalizacji pipeline'ów LLM z użyciem DSPy
- praktyczna znajomość wdrażania modeli open-weight o wysokiej przepustowości na GPU (np. vLLM)
- doświadczenie w konfiguracji tracingu, drift detection i automatycznych ewaluacji (np. Phoenix Arize)
Mile widziane
- doświadczenie z CUDA i fine-tuningiem
- doświadczenie w projektach Corporate Institutional Banking
Opis stanowiska
Będziesz projektować i wdrażać rozwiązania agentowe oparte na LLM, które automatyzują złożone procesy w dywizji Investment Banking — od ekstrakcji danych po frameworki ewaluacji i obserwowalności agentów. Praca obejmuje industrializację modeli na GPU, testy i DevOps oraz ścisłą współpracę z biznesem przy adopcji AI. Dla kogoś, kto rozumie ograniczenia i niedeterministyczną naturę LLM i potrafi budować solidne safety rails w środowisku o wysokich wymogach compliance.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
high-impact use cases
Marketingowe podkreślenie wagi projektów bez konkretów — nie wskazuje realnego zakresu.
🟡
strategic environment
Ogólnikowe określenie, które nic nie mówi o codziennej pracy.
🟡
Accelerating the integration of generative AI solutions and AI agents
Modne hasło AI — warto dopytać, czy projekty są realne, czy to głównie zapowiedzi.