Inżynier/ka AI (Python/ML)
⚲ Katowice, Lublin, Warszawa, Wola
Do uzgodnienia
Wymagania
- Python
- Scikit-learn
- PyTorch
- TensorFlow
- Pandas
- Docker
- CI/CD
- API
- REST
- SOAP
Opis stanowiska
Nasze wymagania:
Python - bardzo dobra znajomość, praktyka w pisaniu kodu zgodnie z zasadami Clean Code oraz doświadczenie w tworzeniu testów jednostkowych
Machine Learning Libraries - praktyczna znajomość bibliotek takich jak scikit-learn oraz PyTorch lub TensorFlow
Przetwarzanie danych - zaawansowana znajomość Pandas oraz doświadczenie w pracy z danymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi
MLOps / DevOps - doświadczenie w pracy z Dockerem, CI/CD oraz monitorowaniem modeli ML
Backend / API - umiejętność projektowania i implementacji interfejsów API (REST oraz SOAP)
Generative AI - praktyczne doświadczenie w prompt engineeringu oraz pracy z modelami generatywnymi
Bazy wektorowe - znajomość i praktyczne wykorzystanie vector databases
Mile widziane:
Doświadczenie w branży ubezpieczeniowej
Zakres obowiązków:
Budowa i utrzymanie rozwiązań opartych o Gen AI z wykorzystaniem modeli on prem i cloud (np. ektrakcja danych z dokumentów, RAG).
Optymalizacja pracy z dużymi modelami językowymi poprzez Prompt Engineering.
Budowa produkcyjnych usług AI (Model Serving) z wykorzystaniem FastAPI/Flask.
Wdrażanie rozwiązań w architekturze MLOps (Docker, CI/CD).
Dbanie o jakość kodu (testowalność, czytelność) oraz dokumentację techniczną.
Współpraca z biznesem w celu przekładania potrzeb produktowych na rozwiązania techniczne.
Oferujemy:
praca w stabilnej organizacji będącej częścią jednej z największych, międzynarodowych grup ubezpieczeniowo-finansowych,
praca w modelu hybrydowym – 2 dni z domu, 3 dni z biura (lokalizacja do wyboru: Warszawa, Katowice, Lublin)
oprócz wynagrodzenia podstawowego – system premiowy (roczny),
dostęp do platformy benefitowej (m.in. karnet sportowy, opieka medyczna, dofinansowania do wypoczynku, rabaty i wiele innych),
platforma wellbeingowa (webinary, podcasty, czat ze specjalistami itp.),
możliwość dołączenia do ubezpieczenia grupowego,
zniżki na produkty ubezpieczeniowe Warty,
różnorodne szkolenia wewnętrzne (online).
Python - bardzo dobra znajomość, praktyka w pisaniu kodu zgodnie z zasadami Clean Code oraz doświadczenie w tworzeniu testów jednostkowych
Machine Learning Libraries - praktyczna znajomość bibliotek takich jak scikit-learn oraz PyTorch lub TensorFlow
Przetwarzanie danych - zaawansowana znajomość Pandas oraz doświadczenie w pracy z danymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi
MLOps / DevOps - doświadczenie w pracy z Dockerem, CI/CD oraz monitorowaniem modeli ML
Backend / API - umiejętność projektowania i implementacji interfejsów API (REST oraz SOAP)
Generative AI - praktyczne doświadczenie w prompt engineeringu oraz pracy z modelami generatywnymi
Bazy wektorowe - znajomość i praktyczne wykorzystanie vector databases
Mile widziane:
Doświadczenie w branży ubezpieczeniowej
Zakres obowiązków:
Budowa i utrzymanie rozwiązań opartych o Gen AI z wykorzystaniem modeli on prem i cloud (np. ektrakcja danych z dokumentów, RAG).
Optymalizacja pracy z dużymi modelami językowymi poprzez Prompt Engineering.
Budowa produkcyjnych usług AI (Model Serving) z wykorzystaniem FastAPI/Flask.
Wdrażanie rozwiązań w architekturze MLOps (Docker, CI/CD).
Dbanie o jakość kodu (testowalność, czytelność) oraz dokumentację techniczną.
Współpraca z biznesem w celu przekładania potrzeb produktowych na rozwiązania techniczne.
Oferujemy:
praca w stabilnej organizacji będącej częścią jednej z największych, międzynarodowych grup ubezpieczeniowo-finansowych,
praca w modelu hybrydowym – 2 dni z domu, 3 dni z biura (lokalizacja do wyboru: Warszawa, Katowice, Lublin)
oprócz wynagrodzenia podstawowego – system premiowy (roczny),
dostęp do platformy benefitowej (m.in. karnet sportowy, opieka medyczna, dofinansowania do wypoczynku, rabaty i wiele innych),
platforma wellbeingowa (webinary, podcasty, czat ze specjalistami itp.),
możliwość dołączenia do ubezpieczenia grupowego,
zniżki na produkty ubezpieczeniowe Warty,
różnorodne szkolenia wewnętrzne (online).
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
bardzo dobra znajomość
Oczekuje się, że kandydat będzie potrafił samodzielnie rozwiązywać problemy i nie będzie potrzebował ciągłego wsparcia.
🟡
praktyczna znajomość
Oczekuje się, że kandydat będzie potrafił wykorzystać te narzędzia w praktyce, a nie tylko teoretycznie je znać.
🟡
doświadczenie w pracy z danymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi
Może oznaczać zarówno pracę z bazami danych, jak i z plikami tekstowymi, obrazami czy innymi formami danych.
🔴
doświadczenie w pracy z Dockerem, CI/CD oraz monitorowaniem modeli ML
Może oznaczać zarówno tworzenie i zarządzanie infrastrukturą, jak i jedynie korzystanie z gotowych rozwiązań.
🟢
Współpraca z biznesem w celu przekładania potrzeb produktowych na rozwiązania techniczne
Oczekuje się, że kandydat będzie potrafił komunikować się z nietechnicznymi interesariuszami i rozumieć ich wymagania.