AI Engineer (Data Science team)
W mBanku rozwijamy wewnętrzne rozwiązania oparte na generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), które wspierają kluczowe procesy biznesowe. Tworzymy narzędzia wykorzystujące modele językowe do analizy danych, generowania zapytań SQL z języka naturalnego, rekomendacji odpowiedzi w procesach reklamacyjnych oraz oceny jakości interakcji z klientami. Nasze systemy przetwarzają miliony rekordów i rozmów, ucząc się na podstawie informacji zwrotnych od użytkowników. Rozwiązania projektujemy z myślą o skalowalności i możliwości wdrożenia w różnych jednostkach organizacyjnych.
Do prężnie rozwijającego się zespołu analityków i deweloperów szukamy osoby, która połączy solidne podstawy data science z praktycznym podejściem do budowy rozwiązań AI opartych o duże modele językowe (LLM). Szukamy kogoś, kto myśli analitycznie, rozumie zależności w procesach biznesowych, potrafi zastosować podstawowe modele machine learning, a jednocześnie nie boi się niestandardowych rozwiązań i szybkich eksperymentów.
Liczba osób w zespole: 10
Forma współpracy: umowa o pracę
Tryb działania: praca zdalna + spotkania zespołowe w Warszawie (2 razy w miesiącu)
w tej roli będziesz odpowiadać za:
projektowanie, budowę i rozwój rozwiązań ML/AI end‑to‑end: od eksploracji danych, przez modelowanie, po wdrożenie PoC i prostych aplikacji;
tworzenie aplikacji wykorzystujących LLM (np. RAG, chatboty, asystenci, agentowe workflowy), w tym dobór embeddingów i rerankerów, projektowanie pipeline’ów wyszukiwania semantycznego oraz ewaluację jakości;
pracę z wektorowymi bazami danych: modelowanie i indeksowanie, strategie chunkowania, hybrydowe wyszukiwanie (BM25 + wektory), optymalizację jakości i wydajności;
ewaluację i monitoring rozwiązań (metryki jakości odpowiedzi, hallucinations, latency, koszty), testy A/B, iteracyjne strojenie;
przygotowanie danych i lekki data engineering na potrzeby PoC;
budowę prostych interfejsów użytkownika (np. Streamlit lub lekki frontend) i usług backendowych (np. FastAPI/Flask) dla prezentacji PoC;
tworzenie raportów i dashboardów w Power BI na potrzeby biznesu;
współpracę z biznesem: mapowanie potrzeb na rozwiązania techniczne, tłumaczenie wyników modeli na język korzyści i ryzyk;
zaaplikuj, jeśli:
masz analityczne podejście do problemów i umiejętność rozumienia zależności w procesach;
bardzo dobrze znasz Pythona oraz ekosystem data science (pandas, numpy, scikit‑learn, Jupyter);
masz praktyczne doświadczenie w budowie i walidacji podstawowych modeli ML (klasyfikacja, regresja, klasteryzacja) oraz doborze metod do problemu;
masz doświadczenie z dużymi modelami językowymi (np. OpenAI, modele z Hugging Face, lokalne LLM) oraz rozumiesz ich działanie (tokenizacja, kontekst, temperatura, ograniczenia), potrafisz wyjaśnić, dlaczego model udzielił danej odpowiedzi i jak to poprawić;
masz doświadczenie z wektorowymi bazami danych (np. Pinecone, Weaviate, Chroma, Qdrant) i budową rozwiązań RAG; znasz pojęcia embedding i reranker (np. bge, Cohere Rerank, ColBERT);
znasz SQL i potrafisz pracować z relacyjnymi bazami danych;
znasz podstawy Power BI, w stopniu umożliwiającym tworzenie raportów;
jesteś otwarta/otwarty na różne zadania w PoC: prosty frontend, backend/API, logowanie do bazy, konfiguracja środowisk;
stosujesz dobre praktyki inżynierskie: Git, podstawy Dockera;
cechuje Cię komunikatywność, samodzielność, dociekliwość i gotowość do szybkiego uczenia się;
Oferujemy:
Bogaty pakiet socjalny (w tym opiekę medyczną w LuxMed, dofinansowanie do wypoczynku, świąt, ZFŚS, ubezpieczenie na życie)
Dofinansowanie do działań prozdrowotnych dla osób z orzeczeniem o stopniu niepełnosprawności
Wsparcie w opracowaniu indywidualnych planów rozwojowych i odkrywaniu mocnych stron, wykorzystując podejście Instytutu Gallupa
Bezpłatny dostęp do Legimi, LinkedIn Learning, platformy językowej
Dbamy o zdrowie i kondycję psychofizyczną pracowników – w ramach programów „Z energią po zdrowie” oraz „Jesień profilaktyki i wsparcia onkologicznego” zapewniamy dostęp do webinarów, warsztatów, konsultacji z ekspertami oraz konsultacji psychologicznych
Wspieramy rodziców powracających po urlopach rodzicielskich: w programie „Witaj Mamo, Witaj Tato” wspieramy pracowników po powrocie do pracy, ułatwiamy ponowną adaptację i pomagamy w utrzymaniu równowagi między życiem zawodowym a prywatnym
Aktywnie wspieramy WOŚP – jesteśmy dumni z naszego zaangażowania społecznego – organizujemy sztaby Wielkiej Orkiestry Świątecznej Pomocy, w które angażują się nasi pracownicy. To przykład, że praca w mBanku to więcej niż obowiązki zawodowe – to także wspólne działania na rzecz społeczności
Jesteśmy partnerem, nie tylko pracodawcą. Dbamy o to, aby nasze działania były inkluzywne. W procesach rekrutacyjnych tworzymy bezpieczną przestrzeń. Doceniamy to, że każdy z nas jest inny.
Etapy rekrutacji:
Zapoznamy się z Twoim CV i formularzem.
Porozmawiasz z rekruterką.
Spotkasz się z menedżerem i osobami z zespołu (online).
Opcjonalnie | Krótkie spotkanie uzupełniające z menedżerem.
mBank od lat jest synonimem innowacyjnych rozwiązań w bankowości. Codziennie dostarczamy naszym klientom użyteczne i wygodne w obsłudze oprogramowanie. I robimy to na najwyższym światowym poziomie!
AI Engineer (Data Science team)
AI Engineer (Data Science team)
Prosta 18, Warszawa
mBank