Senior AI Developer [M/F]
⚲ Warszawa
26 880 - 31 920 PLN (B2B)
Wymagania
- min. 3 lata doświadczenia jako AI Engineer / AI Developer / ML Engineer, w tym min. 1 rok w produkcyjnych wdrożeniach AI/ML
- praktyczne doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań GenAI, LLM, RAG oraz AI Agents
- doświadczenie w projektowaniu i implementacji orkiestracji procesów opartych na AI
- praktyczne doświadczenie w budowie i utrzymaniu procesów MLOps/LLMOps
- doświadczenie z Azure Machine Learning, MLflow, Docker, Kubernetes oraz narzędziami CI/CD
- doświadczenie w projektowaniu rozwiązań RAG, w tym praca z bazami wektorowymi / wyszukiwaniem semantycznym
- znajomość prompt engineering oraz metod ewaluacji jakości odpowiedzi LLM
- doświadczenie w integracji AI z systemami biznesowymi przez REST API, komunikację asynchroniczną i platformy integracyjne
Opis stanowiska
Projekt dla branży ubezpieczeniowej: budowa produkcyjnych rozwiązań GenAI (LLM, RAG, agenci AI) wspierających nowy system obsługi szkód. Będziesz odpowiedzialny za cały cykl życia rozwiązań — od koncepcji przez wdrożenie po utrzymanie w produkcji — oraz za integrację z istniejącymi systemami biznesowymi, co przy legacy systemach bywa czasochłonne i frustrujące. Dodatkowo czeka Cię zbudowanie standardów MLOps/LLMOps od zera oraz zapewnienie zgodności z AI Act i wymogami AI Governance, co wiąże się z audytami i rozbudowaną dokumentacją. To oferta dla kogoś, kto lubi tworzyć procesy i nie boi się regulacyjnego obciążenia.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
zaprojektowanie, rozwój i wdrożenie skalowalnych oraz bezpiecznych rozwiązań AI/ML i GenAI
Może oznaczać, że będziesz odpowiedzialny za cały cykl życia rozwiązań, od koncepcji po utrzymanie w produkcji, co może być bardzo obciążające.
🔴
ich integrację z istniejącymi systemami biznesowymi
Integracja z legacy systemami może być czasochłonna i frustrująca, często wiąże się z problemami technicznymi i brakiem dokumentacji.
🔴
stworzenie standardów i procesów MLOps/LLMOps zapewniających jakość, monitorowanie, bezpieczeństwo i efektywne zarządzanie cyklem życia modeli i aplikacji AI
Może oznaczać, że będziesz musiał zbudować te procesy od zera, co jest dużym wyzwaniem i wymaga dużo pracy.
🔴
zapewnienie zgodności rozwijanych rozwiązań z obowiązującymi wymaganiami w zakresie AI Governance, bezpieczeństwa i AI Act
Wymaga to dogłębnej wiedzy o regulacjach prawnych i może oznaczać dodatkowe, skomplikowane zadania związane z audytami i dokumentacją.
🟡
minimum 1 rok doświadczenia w produkcyjnych wdrożeniach rozwiązań AI/ML
Chociaż to pozytywny wymóg, może sugerować, że projekt jest na wczesnym etapie i doświadczenie w utrzymaniu długoterminowych, stabilnych wdrożeń jest mniej priorytetowe.