AI Solution Architect

TeamQuest

Oferta w skrócie

22 000 – 32 000PLN / mies.

🏢StacjonarnaTryb pracy

📄OtherKontrakt

⏱️Senior · 3+ latDoświadczenie

LokalizacjaKraków

Źródło

BulldogJob

↗

Aktywna

Opublikowano18 maja 2026

Ostatnio sprawdzono18 maja 2026

Wygasa za44 dni

Otwórz ofertę u źródła

🛠 Wymagane technologie

Dane źródłowe

Machine Learning Deep Learning LLM Databricks

AI Insights

Czym naprawdę jest ta rola?ML Engineer

Rola łączy architekturę rozwiązań AI z praktyczną implementacją – to hybryda Solution Architecta i Senior ML Engineera. Będziesz analizować procesy biznesowe, projektować i wdrażać modele ML/DL/LLM, tworzyć POC-y i MVP, oraz integrować rozwiązania z istniejącymi systemami. Mimo tytułu 'Architect', oczekuje się dużej ilości pracy hands-on: od czyszczenia danych po deployment modeli produkcyjnych. Klient to duża międzynarodowa firma technologiczna, a rola jest w Krakowie i stricte stacjonarna.

Plusy

✓Wymagane realne wdrożenia – nie tylko akademickie projekty
✓Klient to międzynarodowa firma technologiczna z globalnym zasięgiem
✓Możliwość pracy nad różnorodnymi przypadkami AI (ML, DL, LLM)

Na co uważać

!Brak informacji o zespole (wielkość, struktura, kto odpowiada za co)
!Brak opisu procesu rekrutacyjnego

Codzienna praca

•Analiza procesów biznesowych i identyfikacja miejsc, gdzie AI może przynieść wartość
•Projektowanie i implementacja modeli machine learning, deep learning lub LLM
•Tworzenie proof-of-concept i MVP dla nowych rozwiązań AI
•Budowanie pipeline'ów przetwarzania danych – od eksploracji po wdrożenie produkcyjne
•Integracja modeli AI z istniejącą architekturą systemów we współpracy z zespołem developerskim
•Eksperymentowanie z nowymi narzędziami i technologiami AI oraz ocena ich zastosowania
•Prezentacja rozwiązań zespołom biznesowym i technicznym, tłumaczenie problemów biznesowych na technologię

Więcej o ofercie

Dla kogo jest ta oferta

Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Inżynier ML z co najmniej 3-letnim stażem, który samodzielnie zrealizował przynajmniej jeden pełny projekt AI (od danych po wdrożenie) i zna Pythona, ale niekoniecznie ma doświadczenie z MLOps czy chmurą – to atut, a nie wymóg.

Raczej nie dla

Nie dla osób poniżej 3 lat doświadczenia w AI/ML. Rola wymaga samodzielności i znajomości życia projektu od pomysłu do produkcji – nie jest dla juniorów ani osób bez praktyki wdrożeniowej. Również nie dla osób szukających wyłącznie architektury bez kodowania.

Ocena dopasowania

Junior1/5

Mid3/5

Senior4/5

Hands-on5/5

Architekt3/5

Remote1/5

Enterprise4/5

Pytania do rekrutera

?Ile osób liczy zespół AI/ML i jakie są role w zespole?
?Czy klient ma już rozbudowaną infrastrukturę AI/ML, czy buduje od zera?
?Jakie konkretne narzędzia cloudowe są używane (AWS, Azure, GCP)?
?Czy przewidziane są dyżury on-call lub wsparcie 24/7 dla systemów produkcyjnych?
?Jak często odbywają się spotkania z klientem? Czy wymagane są podróże?
?Jaki jest model współpracy z zespołem developerskim – czy AI Solution Architect odpowiada też za integrację?
?Czy budżet szkoleniowy i certyfikacje są wspierane?
?Jaka jest przewidywana ścieżka rozwoju na tym stanowisku?

Brakujące informacje

−Brak informacji o wielkości zespołu AI/ML
−Brak opisu procesu rekrutacyjnego (etapy, zadanie domowe, czas)
−Nie podano, jakie konkretnie chmury są używane
−Brak informacji o ewentualnych dyżurach lub wsparciu produkcyjnym

🔗Podobne oferty