Ścisłą współpraca z wieloma zespołami z różnych obszarów organizacji w celu wspierania strategii biznesowej za pomocą zaawansowanych technik pozwalających uwolnić potencjał danych.
Projektowanie, wdrażanie i optymalizacja modeli uczenia maszynowego oraz integracja ich z istniejącymi systemami.
Tworzenie rozwiązań opartych o LLM: analiza dużych zbiorów danych tekstowych i przygotowanie ich do wykorzystania w dużych modelach językowych; fine-tuning istniejących modeli w celu dostosowania ich do specyficznych potrzeb.
Rozwój wewnętrznego feature store oraz bazy wektorowej.
Zarządzanie cyklem życia modeli ML na wszystkich etapach ich rozwoju i rozwój wewnętrznego ekosystemu MLOps/LLMOps.
Monitorowanie wydajności algorytmów zarówno pod kątem metryk jakości jak i generowanej wartości biznesowej.
Wymagania
Wykształcenie kierunkowe, obejmujące wiedzę z obszaru AI/ML (Matematyka, Statystyka, Informatyka i inne pokrewne).
Doświadczenie w obszarze inżynierii AI/ML w środowisku zarządzanym w zwinnych metodologiach.
Praktyczne doświadczenie w projektowaniu, wdrażaniu i utrzymywaniu rozwiązań AI/ML we wszystkich fazach ich rozwoju.