AI Architect Data Scientist
LeverX
Rola łączy architekturę AI z elementami data science, ale skupia się na projektowaniu i wdrażaniu skalowalnych platform AI dla klientów zewnętrznych. Codzienna praca obejmuje definiowanie architektury rozwiązań GenAI/RAG, współpracę z klientami, udział w presales, mentoring oraz okazjonalną pracę hands-on. To strategiczne, a nie czysto analityczne stanowisko.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak informacji o liczbie dni hybrydowych, brak opisu procesu rekrutacyjnego.
Tytuł sugeruje stanowisko Data Scientist, ale rola to przede wszystkim AI Architect – strategiczne planowanie, architektura, presales i mentoring. Praca wymaga wiedzy z zakresu AI, ale nie koncentruje się na budowie modeli, a na projektowaniu skalowalnych platform.
Rola łączy architekturę AI z elementami data science, ale skupia się na projektowaniu i wdrażaniu skalowalnych platform AI dla klientów zewnętrznych. Codzienna praca obejmuje definiowanie architektury rozwiązań GenAI/RAG, współpracę z klientami, udział w presales, mentoring oraz okazjonalną pracę hands-on. To strategiczne, a nie czysto analityczne stanowisko.
- ✓Praca nad nowoczesnymi technologiami AI (GenAI, RAG)
- ✓Rola strategiczna z autonomią techniczną
- ✓Możliwość mentoryzowania i kształtowania praktyk
- ✓Projekty enterprise – stabilne, duże wyzwania
- !Brak określenia liczby dni hybrydowych
- !Typ kontraktu 'other' – niejasne warunki zatrudnienia
- !Udział w presales – może oznaczać silne nastawienie sprzedażowe
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie architektury systemów AI dla dużych obciążeń (GenAI, RAG, chatboty)
- •Definiowanie end-to-end architektur rozwiązań na AWS, Databricks, Snowflake
- •Udział w spotkaniach z klientami i tłumaczenie wymagań biznesowych na rozwiązania techniczne
- •Prowadzenie decyzji architektonicznych i przeglądów technicznych
- •Wsparcie w presales – przygotowanie wizji technicznej i oszacowania
- •Okazjonalna praca hands-on przy implementacji i krytycznych decyzjach inżynieryjnych
- •Mentoring zespołów inżynieryjnych i ustalanie najlepszych praktyk
- •Zapewnianie skalowalności, niezawodności i bezpieczeństwa systemów
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Senior inżynier z 5+ latami w data/AI, z doświadczeniem w architekturze i pracy z klientem, gotowy na objęcie roli architektonicznej.
Osoby bez doświadczenia architektonicznego, czysto data science role, juniorzy i midowie bez znajomości cloud/data platform.
- ?Ile dni w tygodniu w biurze w modelu hybrydowym?
- ?Jaki konkretnie typ kontraktu (B2B, UoP, inny)?
- ?Ile osób liczy zespół, w którym będę pracować?
- ?Czy presales oznacza częste podróże?
- ?Jaka jest średnia długość projektu?
- ?Czy istnieje system on-call lub dyżury?
- ?Jaka jest struktura wynagrodzenia – czy widełki są sztywne?
- −Brak informacji o liczbie dni hybrydowych
- −Brak opisu procesu rekrutacyjnego
- −Brak informacji o składzie zespołu
- −Brak szczegółów dotyczących kontraktu (typ 'other')
- −Brak informacji o dyżurach i on-call