Inżynier AI/ML (m/k/os)

Twój zakres obowiązków

• Projektowanie i rozwój rozwiązań GenAI oraz ML: Tworzenie zaawansowanych aplikacji opartych o Large Language Models (LLM), w tym budowa systemów RAG i agentów AI. Dobór odpowiednich modeli, technik Prompt Engineeringu oraz klasycznych algorytmów ML w zależności od problemu biznesowego.

• Inżynieria Danych w ekosystemie Databricks: Budowa i utrzymanie potoków przetwarzania danych (pipelines) przy użyciu Apache Spark (PySpark) i SQL. Przygotowanie danych strukturalnych i niestrukturalnych pod indeksowanie wektorowe.

• Implementacja produkcyjna w chmurze (GCP): Wdrażanie modeli i aplikacji AI przy użyciu usług chmurowych (np. GCP Vertex AI, Cloud Functions). Zapewnienie skalowalności, stabilności oraz integracji z systemami zewnętrznymi poprzez API.

• Monitorowanie i ewaluacja jakości AI (LLMOps): Ciągły nadzór nad jakością generowanych odpowiedzi (wykrywanie halucynacji, testy regresyjne) oraz wydajnością klasycznych modeli. Wdrażanie mechanizmów automatycznej oceny.

• Współpraca Biznesowo-Techniczna: Pełnienie roli konsultanta technicznego dla zespołów biznesowych – aktywne tłumaczenie wymagań na architekturę systemu AI oraz wyjaśnianie możliwości i ograniczeń technologii.

• Research & Development (R&D): Śledzenie najnowszych trendów (modele Open Source, nowe serwisy w Google Cloud) i prototypowanie innowacyjnych rozwiązań, które mogą przynieść przewagę konkurencyjną.

• Dokumentacja i Raportowanie: Tworzenie przejrzystej dokumentacji technicznej projektów oraz prezentowanie wyników analiz i działania modeli interesariuszom.

Nasze wymagania

• Generative AI & LLM

  • Systemy RAG: Projektowanie i wdrażanie architektury Retrieval-Augmented Generation w celu łączenia modeli językowych z wewnętrzną wiedzą firmy.

  • Frameworki: Biegłość w LangChain lub LlamaIndex (tworzenie łańcuchów przetwarzania, agentów i pamięci konwersacyjnej).

  • Bazy Wektorowe: Praktyczna implementacja i optymalizacja Vector DBs (np. ChromaDB, Pinecone, Weaviate).

  • Prompt Engineering: Zaawansowane sterowanie modelami (techniki Chain-of-Thought, ReAct) oraz ewaluacja jakości odpowiedzi (unikanie halucynacji).

• Platforma i Inżynieria Danych (Databricks Stack)

  • Języki: Biegły Python (pisanie czystego, modułowego kodu) oraz zaawansowany SQL (złożone zapytania analityczne).

  • Big Data: Przetwarzanie rozproszone przy użyciu Apache Spark (PySpark).

  • Środowisko: Codzienna praca na platformie Databricks (Notebooki, zarządzanie klastrami, Unity Catalog).

• Klasyczny Machine Learning i Praca z Danymi

  • Przygotowanie Danych: Zaawansowany Feature Engineering (transformacja zmiennych, skalowanie) i czyszczenie danych – klucz do skutecznych modeli.

  • Algorytmy: Praktyczne stosowanie biblioteki Scikit-learn. Umiejętność doboru odpowiedniego modelu (Regresja, Las Losowy, XGBoost) do problemu.

  • Ewaluacja: Rozumienie metryk (Precision, Recall, F1-score) i umiejętność rzetelnej oceny, czy model rzeczywiście działa.

• Mindset & Umiejętności Miękkie

  • Logika Biznesowa: Umiejętność przełożenia mglistych wymagań klienta na precyzyjny problem matematyczny lub inżynieryjny.

  • Analityczne Myślenie: Dociekliwość w szukaniu przyczyn błędów ("dlaczego model zwrócił taką odpowiedź?"). Nieprzyjmowanie danych "na wiarę".

• Komunikacja i Współpraca:

  • Pełnienie roli "tłumacza" między światem danych a biznesem/klientem.

  • Aktywna współpraca z zespołami Data Engineering (ustalanie formatów danych) i DevOps.

Mile widziane

• Znajomość chmury publicznej: Azure (Azure OpenAI, ADF) lub GCP (Vertex AI).

To oferujemy

• atrakcyjny system premiowy

• możliwość rozwoju i doskonalenia zawodowego (zindywidualizowany plan szkoleniowy)

• regularny feedback, który pomoże rozwijać twoje kompetencje

• wsparcie jakiego potrzebujesz: prywatną opiekę medyczną dla Ciebie i Twojej rodziny, ubezpieczenie na życie, pakiet sportowy wraz ze świadczeniami na działalność kulturalno-oświatową, programy prozdrowotne, treningi sportowe, akcje profilaktyczne

• zniżki oraz karty rabatowe na wybrane produkty

• udział w akcjach CSR (np. akcje charytatywne)

Benefity

• dofinansowanie zajęć sportowych

• prywatna opieka medyczna

• dofinansowanie szkoleń i kursów

• ubezpieczenie na życie

• zniżki na firmowe produkty i usługi

• brak dress code’u

• wyprawka dla dziecka

• wyprawka szkolna

• umowa o pracę

• atrakcyjny system premiowy

• dofinansowanie do karty sportowej

• akcje profilaktyczne, programy prozdrowotne