Projekt dotyczy zaprojektowania i wdrożenia skalowalnej platformy przetwarzania danych oraz rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję. Głównym celem jest umożliwienie automatyzacji procesów analitycznych oraz integracji modeli Machine Learning i rozwiązań GenAI w środowisku produkcyjnym.

Zakres prac obejmuje budowę i optymalizację pipeline’ów danych, implementację modeli ML/LLM, a także rozwój praktyk MLOps/LLMOps zapewniających stabilność, monitoring i ciągłe doskonalenie rozwiązań. System jest rozwijany w środowisku chmurowym, z naciskiem na wydajność, skalowalność i łatwość utrzymania.

Szukamy 3 osób, na okres kwiecień - czerwiec z potencjałem przedłużenia kontraktu.

Regular Machine Learning - AI Engineer (k/m/x)

Twój zakres obowiązków

• Współpraca z zespołami Data Science przy wdrażaniu modeli ML do środowiska produkcyjnego
• Projektowanie i implementacja rozwiązań GenAI (m.in. integracje LLM, RAG, prompt engineering)
• Budowa i rozwój pipeline’ów przetwarzania danych (batch oraz near real-time)
• Implementacja i rozwój praktyk MLOps/LLMOps (monitoring, CI/CD, versioning modeli)
• Tworzenie mikroserwisów i API w Pythonie wspierających systemy ML
• Optymalizacja wydajności przetwarzania danych i modeli
• Zbieranie wymagań technicznych oraz estymacja prac
• Przygotowywanie dokumentacji technicznej
• Prezentowanie rozwiązań i wyników interesariuszom

Nasze wymagania

• Doświadczenie w inżynierii danych i budowie pipeline’ów danych
• Bardzo dobra znajomość Pythona w zastosowaniach produkcyjnych (API, mikroserwisy)
• Doświadczenie w pracy z modelami ML oraz ich wdrażaniem
• Znajomość narzędzi MLOps/LLMOps (np. Azure ML, Azure AI)
• Doświadczenie z platformami Big Data (np. Databricks, Spark/PySpark)
• Znajomość architektury chmurowej (Azure lub GCP)
• Doświadczenie z integracją i przetwarzaniem danych (Data Lake, ETL/ELT)
• Podstawowa znajomość GenAI (LLM, RAG, prompt engineering)
• Znajomość praktyk CI/CD i DevOps
• Umiejętność pracy zespołowej oraz komunikacji techniczne