AI Solution Architect
Addepto
To rola AI Solution Architect w firmie konsultingowej. Będziesz projektować kompleksowe architektury AI dla klientów korporacyjnych, od pipeline'ów danych po wdrożenie MLOps. Połączysz przywództwo techniczne z doradztwem strategicznym, pomagając klientom identyfikować przypadki użycia AI i wdrażać rozwiązania do produkcji. Mimo tytułu architekta, rola wymaga praktycznego zaangażowania w wybór frameworków, narzędzi i optymalizację systemów. Praca z LLM, GenAI i Agentic AI.
Brakuje: wielkość i struktura zespołu projektowego, częstotliwość podróży (dni/miesiąc lub kwartał).
To rola AI Solution Architect w firmie konsultingowej. Będziesz projektować kompleksowe architektury AI dla klientów korporacyjnych, od pipeline'ów danych po wdrożenie MLOps. Połączysz przywództwo techniczne z doradztwem strategicznym, pomagając klientom identyfikować przypadki użycia AI i wdrażać rozwiązania do produkcji. Mimo tytułu architekta, rola wymaga praktycznego zaangażowania w wybór frameworków, narzędzi i optymalizację systemów. Praca z LLM, GenAI i Agentic AI.
- ✓Kontrakt B2B z 20 płatnymi dniami wolnymi
- ✓Budżet szkoleniowy i certyfikacje (partnerstwo z Databricks)
- ✓Międzynarodowe projekty z topowymi klientami
- ✓Firma uznana przez Forbes za top 10 AI consulting
- ✓Płaska struktura i małe zespoły
- ✓Możliwości budowania marki osobistej (konferencje, blog)
- ✓Wspierająca kultura z onboardingiem buddy
- !Wymóg podróży (okazjonalne, ale nieokreślone częstotliwość)
- !Szeroka lista wymaganych technologii (ryzyko przesytu buzzwordów)
- !Środowisko konsultingowe – projekty mogą się zmieniać
- !Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze raportowania
- •Projektowanie end-to-end architektury AI (pipeline'y danych, trening modeli, wdrożenie)
- •Ocena i selekcja frameworków AI (TensorFlow, PyTorch) dla projektów klientów
- •Prowadzenie warsztatów strategicznych z klientami dotyczących przypadków użycia AI
- •Implementacja MLOps i monitorowanie wydajności systemów w produkcji
- •Współpraca z data scientist, data engineer i DevOps przy integracji rozwiązań
- •Przegląd rozwiązań pod kątem bezpieczeństwa i etyki AI
- •Badanie nowych technologii AI (LLM, Agentic AI) i ocena ich potencjału biznesowego
- •Przygotowywanie roadmap AI i rekomendacji make vs buy
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Inżynier AI z co najmniej 3-letnim doświadczeniem w ML/AI, który pracował z chmurami i MLOps. Ma podstawową znajomość LLM i potrafi omówić architekturę AI. Posługuje się biegle angielskim i jest gotów na okazjonalne podróże.
Juniorzy i osoby bez doświadczenia w relacjach z klientem. Rola nie jest odpowiednia dla kogoś, kto chce tylko kodować bez odpowiedzialności architektonicznej. Osoby niechętne podróżom lub pracy doradczej również nie będą zadowolone.
- ?Jak wygląda typowa wielkość zespołu projektowego i role w nim?
- ?Ile projektów klienckich prowadzi się równolegle?
- ?Jaka jest średnia długość zaangażowania u klienta?
- ?Ile dni w miesiącu/kwartale wymagane są podróże?
- ?Jak mierzona jest skuteczność w tej roli – KPI?
- ?Czy istnieje dyżur (on-call) przy wdrożonych rozwiązaniach?
- ?Jaka jest proporcja pracy strategicznej do technicznej?
- ?Jak wygląda proces decyzyjny przy wyborze nowych technologii AI?
- −Wielkość i struktura zespołu projektowego
- −Częstotliwość podróży (dni/miesiąc lub kwartał)
- −Oczekiwania dotyczące dyżurów i wsparcia produkcyjnego
- −Kryteria oceny wydajności (OKR/KPI)
- −Konkretne platformy chmurowe używane obok AWS (Azure, SAP AI?)
- −Balans między pracą z klientem a pracą wewnętrzną
Wspierający, autonomiczny zespół pasjonatów AI i Big Data, płaska struktura i małe zespoły.
Powyżej mediany rynkowej
Dane z aktywnych ofert zawierających technologię AI.