AI Software Engineer
Grupa RMF
Rola polega na projektowaniu, rozwijaniu i wdrażaniu rozwiązań AI (NLP, rekomendacje, analiza treści) w chmurze (głównie Azure). Będziesz trenować modele, integrować usługi chmurowe, automatyzować deployment i monitoring (MLOps/DevOps) oraz budować pipeline'y danych. Ogłoszenie zawiera sprzeczność: poziom junior w danych strukturalnych, ale wymagane 5+ lat doświadczenia w produkcji AI/ML.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna), brak informacji o wielkości zespołu.
Rola polega na projektowaniu, rozwijaniu i wdrażaniu rozwiązań AI (NLP, rekomendacje, analiza treści) w chmurze (głównie Azure). Będziesz trenować modele, integrować usługi chmurowe, automatyzować deployment i monitoring (MLOps/DevOps) oraz budować pipeline'y danych. Ogłoszenie zawiera sprzeczność: poziom junior w danych strukturalnych, ale wymagane 5+ lat doświadczenia w produkcji AI/ML.
- ✓Dostęp do najnowszych technologii i narzędzi
- ✓Ciągłe szkolenia i wsparcie rozwoju
- ✓Możliwość realizacji własnych projektów
- ✓Praca z doświadczonymi ekspertami w centralnym zespole AI
- −Sprzeczność: poziom junior w danych strukturalnych a wymóg 5+ lat doświadczenia
- −Rodzaj umowy 'other' – niejasne warunki zatrudnienia
- −Brak widełek wynagrodzenia
- −Ogłoszenie zawiera wiele buzzwordów bez konkretnych przykładów projektów
- !Nie podano modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna)
- !Nieznana wielkość zespołu AI
- !Brak informacji o dyżurach on-call
- !Firma medialna – AI może być drugorzędnym obszarem
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie i wdrażanie rozwiązań AI/ML (np. NLP, rekomendacje, analiza treści)
- •Integracja zewnętrznych i cloud-native usług AI (Azure, AWS, GCP) z istniejącymi produktami
- •Trenowanie, dostrajanie i optymalizacja modeli ML
- •Automatyzacja deploymentu, monitorowania i zarządzania cyklem życia modeli AI
- •Budowa i utrzymanie pipeline'ów danych do przetwarzania na dużą skalę
- •Stosowanie praktyk MLOps i DevOps (Docker, Kubernetes, CI/CD)
- •Współpraca z zespołami cross-funkcyjnymi przy dostarczaniu skalowalnych usług produkcyjnych
Oferta odpowiednia dla osób na początku kariery w IT.
Osoba z co najmniej 5-letnim doświadczeniem w dostarczaniu modeli ML do produkcji, znająca Azure AI, Pythona i JavaScript, oraz podstawy MLOps.
Juniorzy z mniej niż 5 latami doświadczenia w produkcji ML – mimo oznaczenia 'junior', oferta wymaga 5+ lat. Również nie dla osób bez praktycznej znajomości Azure AI i frameworków ML.
- ?Jak pogodzić poziom junior z wymogiem 5+ lat doświadczenia?
- ?Ile osób liczy centralny zespół AI?
- ?Jaki jest model pracy (zdalny/hybrydowy) i ile dni w biurze?
- ?Czy przewidziane są dyżury on-call?
- ?Jakie konkretne projekty AI są obecnie realizowane?
- ?Jaki jest budżet szkoleniowy i dostęp do konferencji?
- ?Jaka jest forma zatrudnienia dokładnie (B2B/UoP)?
- −Nie podano modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna)
- −Brak informacji o wielkości zespołu
- −Nie opisano procesu rekrutacyjnego
- −Brak informacji o dyżurach on-call
- −Nie podano budżetu szkoleniowego ani dodatkowych benefitów
Dynamiczne i profesjonalne środowisko z naciskiem na rozwój, innowacje i współpracę z ekspertami. Centralny zespół AI oferuje możliwość budowania rozpoznawalności i pracy nad wpływowymi projektami.