Specjalistka/Specjalista ds. Data Science
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- SparkSQL
- Python
- AI/ML
- CI/CD
- RAG
Opis stanowiska
Opis stanowiska
• 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.
• Kompleksowe zarządzanie cyklem życia modelu — od śledzenia eksperymentów i wersjonowania po obsługę i monitorowanie produkcji.
• Projektowanie, budowanie i utrzymywanie potoków CI/CD do trenowania, ewaluacji i wdrażania modeli ML.
• Monitorowanie wydajności algorytmów zarówno pod kątem metryk jakości jak i generowanej wartości biznesowej.
• Implementacja monitorowania, alertów i możliwości obserwacji wdrożonych modeli — wykrywanie dryftu, problemów z opóźnieniami i degradacji jakości.
• Definiowanie i egzekwowanie najlepszych praktyk, standardów i dokumentacji MLOps w zespołach.
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.
• Znajomość metod ML oraz algorytmów AI oraz biegłość w ich implementacji do zastosowań biznesowych.
• Doświadczenie z narzędziami CI/CD (np. Github actions, gitlab pipelines, azure devops, declarative automation bundles/databricks asset bundles).
• Doświadczenie z bazami danych wektorowych w produkcyjnych środowiskach RAG.
• Praktyczna znajomość języka Python oraz bibliotek wykorzystywanych w AI/ML.
• Bardzo dobra znajomość języka SparkSQL oraz systemu kontroli wersji git.
• Doświadczenie w pracy ze środowiskami chmurowymi oraz w przetwarzaniu dużych zbiorów danych (big data).
• Komunikatywna znajomość języka angielskiego (min. B2).
Mile widziane
• Doświadczenie z platformami i usługami w chmurze, takimi jak Azure czy Databricks.
• Doświadczenie w prowadzeniu obliczeń na dużą skalę na platformie chmurowej oraz zagadnień związanych ze skalowalnością i optymalizacją zasobów oraz kosztów.
• Doświadczenie w strumieniowym przetwarzaniu danych i wnioskowaniu w czasie rzeczywistym.
Oferujemy
• Kulturę organizacyjną opartą na 5 wartościach: wspólnota, prostota, klient przede wszystkim, odpowiedzialność i wiarygodność.
• Stabilne zatrudnienie na podstawie umowy o pracę.
• Pracę w systemie hybrydowym (regularne wizyty w biurze 1-2 dni w tygodniu).
• Premię roczną.
• Dbamy o Twój dobrostan i rozwój oferując m.in. dostęp do wielu platform (wellbeing, ze szkoleniami online czy nauki języków obcych).
• Kafeteryjny system benefitów - sam decydujesz z czego korzystasz (dofinansowanie zajęć sportowych, prywatna opieka medyczna, karty przedpłacone, rabaty i vouchery zakupowe).
• 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.
• Kompleksowe zarządzanie cyklem życia modelu — od śledzenia eksperymentów i wersjonowania po obsługę i monitorowanie produkcji.
• Projektowanie, budowanie i utrzymywanie potoków CI/CD do trenowania, ewaluacji i wdrażania modeli ML.
• Monitorowanie wydajności algorytmów zarówno pod kątem metryk jakości jak i generowanej wartości biznesowej.
• Implementacja monitorowania, alertów i możliwości obserwacji wdrożonych modeli — wykrywanie dryftu, problemów z opóźnieniami i degradacji jakości.
• Definiowanie i egzekwowanie najlepszych praktyk, standardów i dokumentacji MLOps w zespołach.
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.
• Znajomość metod ML oraz algorytmów AI oraz biegłość w ich implementacji do zastosowań biznesowych.
• Doświadczenie z narzędziami CI/CD (np. Github actions, gitlab pipelines, azure devops, declarative automation bundles/databricks asset bundles).
• Doświadczenie z bazami danych wektorowych w produkcyjnych środowiskach RAG.
• Praktyczna znajomość języka Python oraz bibliotek wykorzystywanych w AI/ML.
• Bardzo dobra znajomość języka SparkSQL oraz systemu kontroli wersji git.
• Doświadczenie w pracy ze środowiskami chmurowymi oraz w przetwarzaniu dużych zbiorów danych (big data).
• Komunikatywna znajomość języka angielskiego (min. B2).
Mile widziane
• Doświadczenie z platformami i usługami w chmurze, takimi jak Azure czy Databricks.
• Doświadczenie w prowadzeniu obliczeń na dużą skalę na platformie chmurowej oraz zagadnień związanych ze skalowalnością i optymalizacją zasobów oraz kosztów.
• Doświadczenie w strumieniowym przetwarzaniu danych i wnioskowaniu w czasie rzeczywistym.
Oferujemy
• Kulturę organizacyjną opartą na 5 wartościach: wspólnota, prostota, klient przede wszystkim, odpowiedzialność i wiarygodność.
• Stabilne zatrudnienie na podstawie umowy o pracę.
• Pracę w systemie hybrydowym (regularne wizyty w biurze 1-2 dni w tygodniu).
• Premię roczną.
• Dbamy o Twój dobrostan i rozwój oferując m.in. dostęp do wielu platform (wellbeing, ze szkoleniami online czy nauki języków obcych).
• Kafeteryjny system benefitów - sam decydujesz z czego korzystasz (dofinansowanie zajęć sportowych, prywatna opieka medyczna, karty przedpłacone, rabaty i vouchery zakupowe).
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Projektowanie, wdrażanie i optymalizacja modeli uczenia maszynowego oraz integracja ich z istniejącymi systemami.
Może oznaczać zarówno zaawansowane prace badawczo-rozwojowe, jak i proste wdrażanie gotowych rozwiązań.
🔴
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.
Może oznaczać zarówno budowanie od podstaw innowacyjnych rozwiązań LLM, jak i jedynie przygotowanie danych do już istniejących modeli.
🔴
Kompleksowe zarządzanie cyklem życia modelu — od śledzenia eksperymentów i wersjonowania po obsługę i monitorowanie produkcji.
Może obejmować zarówno pełną odpowiedzialność za cały proces, jak i jedynie wykonywanie poszczególnych etapów pod nadzorem.
🔴
Definiowanie i egzekwowanie najlepszych praktyk, standardów i dokumentacji MLOps w zespołach.
Może oznaczać tworzenie od podstaw procesów MLOps, lub jedynie stosowanie już istniejących standardów.
🔴
Doświadczenie w obszarze inżynierii AI/ML w środowisku zarządzanym w zwinnych metodologiach.
Może sugerować pracę w zespole z jasno określonymi procesami, ale może też oznaczać chaos i częste zmiany priorytetów.