Databricks Data Architect (Healthcare & Life Sciences)
⚲ Kraków, Katowice, Wrocław, Warszawa, Gdańsk
33 600 - 42 000 PLN netto (B2B)
Wymagania
- 5+ lat doświadczenia w Machine Learning lub Data Science
- min. 3 lata praktycznego doświadczenia we wdrażaniu modeli w ekosystemie Databricks
- doświadczenie z formatami obrazowania medycznego (DICOM, NIfTI, WSI) i bibliotekami MONAI, SimpleITK lub OpenCV
- doświadczenie w budowie pipeline'ów computer vision z PyTorch lub TensorFlow
- doświadczenie w architekturze MLOps z MLflow (tracking, wersjonowanie, model serving)
- znajomość Unity Catalog i wymogów regulacyjnych (HIPAA/GDPR/HITRUST)
- umiejętność doradzania interesariuszom w zakresie strategii AI i zgodności regulacyjnej
Opis stanowiska
Projektowanie i wdrażanie end-to-end cykli życia AI dla klientów z sektora healthcare i life sciences na platformie Databricks Lakehouse — architektura pipeline'ów computer vision, MLOps, governance i doradztwo dla klientów w zakresie walidacji klinicznej i zgodności regulacyjnej. To rola dla kogoś, kto łączy głęboką wiedzę ML z inżynierią danych i potrafi występować w roli doradcy. Uwaga: wymagany jest bardzo szeroki zakres kompetencji (deep learning, inżynieria danych, consulting) oraz wiedza domenowa z obszaru medycznego i regulacji.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
bridging the gap between AI ambition and the trusted, governed data required for accurate responses
Firma twierdzi, że potrafi przekształcić ambitne cele AI w praktyczne rozwiązania oparte na solidnych danych, co może oznaczać potrzebę radzenia sobie z problemami jakości danych i zgodności.
🔴
We don't just maintain pipelines; we solve complex architectural challenges.
Oczekuje się, że kandydat będzie rozwiązywał trudne problemy architektoniczne, a nie tylko wykonywał rutynowe zadania utrzymania istniejących systemów.
🔴
This role requires a unique intersection of deep learning expertise, data engineering rigour, and a consultant’s mindset
Poszukiwana jest osoba o bardzo szerokim zakresie umiejętności, łącząca techniczne aspekty AI i inżynierii danych z umiejętnościami doradczymi, co może być trudne do znalezienia.
🔴
balancing technical sophistication with the ability to advise stakeholders on clinical validation, regulatory compliance, and long-term AI strategy.
Oprócz umiejętności technicznych, od kandydata oczekuje się doradzania w kwestiach związanych z branżą medyczną i regulacjami, co może wymagać dodatkowej wiedzy domenowej.