responsibilities :

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.

requirements-expected :

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.
Praktyczna znajomość algorytmów uczenia maszynowego (uczenie nadzorowane/nienadzorowane, głębokie sieci neuronowe, regresja, klasyfikacja, segmentacja, NLP itp.)
Doświadczenie w pracy z bazami wektorowymi, modelami LLM, ich fine-tuningiem, optymalizacją i kontrolą wersji.
Praktyczna znajomość języka Python oraz bibliotek wykorzystywanych w AI/ML (pandas, numpy, scikit-learn, tensorflow/pytorch, xgboost, nltk, pyspark, hugging face, langchain itp.)
Bardzo dobra znajomość języka SQL oraz systemu kontroli wersji git.
Doświadczenie w pracy ze środowiskami chmurowymi oraz w przetwarzaniu dużych zbiorów danych (big data).
Doskonała komunikacja z umiejętnością przekazywania skomplikowanych rozwiązań różnym grupom interesariuszy.
Język angielski min. B2.

offered :

Kulturę organizacyjną opartą na 5 wartościach: wspólnota, prostota, klient przede wszystkim, odpowiedzialność i wiarygodność.
Pracę w modelu hybrydowym.
Współpraca na podstawie umowy o pracę na pełen etat.
Kafeteryjny system benefitów – to Ty decydujesz z czego korzystasz.

benefits :